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微信开源 WeMM-Embedding:2B/4B/9B 多模态检索模型 + 仓库与部署实测
资讯
微信开源 WeMM-Embedding:2B/4B/9B 多模态检索模型 + 仓库与部署实测
2026-09-07 15:32:48
微信视觉团队开源多模态 Embedding 模型 WeMM-Embedding(GitHub: Tencent/WeMM-Embedding),2B/4B/9B 三档,9B 以 80.6 分登顶 MMEB-v2、2B 反超 8B 开源基线。补齐官方仓库、HuggingFace 权重与 arXiv 技术报告链接,梳理 Matryoshka 可变维度(256 维保留 98.7%)及 Transformers/vLLM/SGLang 部署与版本钉死等注意事项,供做多模态搜索与 RAG 检索的团队参考。
AI模型
多模态
Embedding
开源
检索
部署
MySQL 9.x VECTOR 实战:开源版没有向量索引也没有 DISTANCE,手把手把 MySQL 改造成 RAG 向量库
编程
MySQL 9.x VECTOR 实战:开源版没有向量索引也没有 DISTANCE,手把手把 MySQL 改造成 RAG 向量库
2026-07-23 05:14:15
扒开 MySQL 9.x VECTOR 类型的底:社区版没有向量索引也没有 DISTANCE 函数,手把手用 SQL 预过滤 + NumPy 把 MySQL 改造成可用的 RAG 向量库。
MySQL 9.x
VECTOR 类型
向量检索
RAG
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MySQL 社区版
sqlite-vec 深度实战:当 SQLite 遇见向量搜索,AI 应用的轻量级记忆系统从此有了标准答案(2026)
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sqlite-vec 深度实战:当 SQLite 遇见向量搜索,AI 应用的轻量级记忆系统从此有了标准答案(2026)
2026-07-22 01:16:13
深度解析 sqlite-vec:一个纯C实现的SQLite向量搜索扩展,让SQLite直接支持语义搜索。涵盖核心架构、HNSW索引原理、SQL API完全指南、Python实战案例(知识库检索系统、AI Agent长期记忆、RAG系统)、性能优化、常见问题解决方案以及LangChain/LlamaIndex生态集成。
sqlite-vec
SQLite
向量搜索
AI应用
语义检索
RAG
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AI Agent
Qdrant 向量数据库深度实战:从 HNSW 索引、标量量化到混合检索与 RAG 生产落地的完整工程指南(2026)
编程
Qdrant 向量数据库深度实战:从 HNSW 索引、标量量化到混合检索与 RAG 生产落地的完整工程指南(2026)
2026-07-20 07:13:11
2026 年 Qdrant 向量数据库深度实战:从 HNSW 索引、标量量化、稠密/稀疏/多向量到混合检索与生产级 RAG 落地的完整工程指南,附可运行代码。
Qdrant
向量数据库
RAG
混合检索
HNSW
标量量化
Embedding
BGE-M3
PostgreSQL 18 原生向量搜索深度解析:从内核原理到生产级 RAG 实战(2026)
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2026-07-04 07:44:46
深度解析 PostgreSQL 18 原生向量搜索特性:内核级向量计算、HNSW/IVFFlat 索引优化、混合查询执行计划、Python 完整代码实战、性能基准测试与生产部署最佳实践。(2026)
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Milvus 向量数据库深度实战:从零构建生产级 RAG 系统——AI 时代语义检索的架构设计与性能优化
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Milvus 向量数据库深度实战:从零构建生产级 RAG 系统——AI 时代语义检索的架构设计与性能优化
2026-05-22 18:14:42
深入解析 Milvus 向量数据库的核心原理与架构设计,从向量嵌入、ANN 算法到 RAG 系统实战,涵盖生产环境性能优化技巧,助你构建企业级 AI 应用。
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本地优先的 AI 记忆系统 MemPalace 深度解析:96.6% R@5 背后的架构设计
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本地优先的 AI 记忆系统 MemPalace 深度解析:96.6% R@5 背后的架构设计
2026-04-28 12:24:56
深度解析 MemPalace 源码:从宫殿记忆隐喻、存储后端抽象、ONNX embedding 加速、LLM closet 生成到 entity 检测,完整剖析 96.6% R@5 背后的工程设计。
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