企业官网建设流程全解析

如何给网站文字做超链接,网站建立教学,876游戏平台网页游戏大全,学做游戏 网站上一篇我们分享了如何在本地电脑搭建基础 RAG 系统#xff0c;支持调用本地或公有云大模型处理各类任务。 这一次#xff0c;我们聚焦核心需求“创建专属自己的RAG知识库”#xff0c;让本地文档检索像搜索网页一样高效#xff0c;全程用开源模型 nomic-embed-text 搞定文档…上一篇我们分享了如何在本地电脑搭建基础 RAG 系统支持调用本地或公有云大模型处理各类任务。这一次我们聚焦核心需求“创建专属自己的RAG知识库”让本地文档检索像搜索网页一样高效全程用开源模型 nomic-embed-text 搞定文档向量化新手也能轻松上手。nomic-embed-text 是 Nomic AI 发布的一款 开源文本嵌入模型text embedding model主要用于将自然语言文本转换为高维向量表示。这些向量可以用于搜索、聚类、语义匹配、推荐、知识图谱、LLM 检索增强RAG等任务。一、基本信息模型名称nomic-embed-text开发团队Nomic AI同样开发了 Atlas 可视化平台开源协议Apache 2.0发布平台Hugging Face / GitHub / Nomic 官方 API输入输出输入一段文本可长可短输出一个固定维度的向量embedding如 dim768 或更高二、主要特性开源可商用完全开源可自由部署在本地、云端或私有环境中。无需依赖 OpenAI 或其他闭源 API。高性能表现在多项语义相似度、检索任务上与 OpenAI 的 text-embedding-3-large 相媲美。支持多语言英语表现最佳也支持中文、法语等。长上下文支持支持较长输入文本如几千个 token方便处理文档类场景。优化的 embedding 空间通过对比学习contrastive learning训练使语义相关的句子在向量空间中更接近。三、性能对比(示例)模型维度是否开源平均语义相似度支持语音nomic-embed-text-v1768✅ 是0.82多语言OpenAI text-embedding-3-large3072❌ 否0.84多语言all-MiniLM-L6-v2384✅ 是0.78英语四、典型应用场景****语义搜索基于向量检索文档内容问答系统(RAG)为 LLM 提供上下文支持 聚类/分类分析文本语义相似度 知识图谱节点表示学习推荐系统基于内容的相似度推荐五、相关版本版本发布时间说明nomic-embed-text-v12014年首个主要版本通用文本嵌入模型nomic-embed-multilingual预计中多语言增强版计划支持更多语言六、资源链接HuggingFace模型页 https://huggingface.co/nomic-ai/nomic-embed-text-v1Nomic官网 https://www.nomic.ai/GitHub仓库 https://github.com/nomic-ai七、本地 RAG 知识库搭建步骤下载嵌入模型下载模型 https://ollama.com/library/nomic-embed-text首先我们复制要下载词嵌入模型名称来做RAG的文档向量化在本地命令行中输入ollama pull nomic-embed-text下载成功后会显示 success。创建工作区上传新建工作区命名为 “本地知识库”便于管理上传需要检索的文档支持 Word、PDF、TXT 等格式我上传了 PowerFlex 结合 VMware 的管理安装手册文档向量化 存储AI系统中可以使用不同的模型将文档切片做完向量化不同的切片对应不同的向量表示存储到向量数据库中就可以直接基于语义等相似性做检索了。❗️❗️❗️ 注真正的RAG是一个较复杂的系统后续文章中我们会用一张思维导图单独说明RAG中用的各种技术。下拉对话框选择Save and Embed等待处理完成即可。精准检索测试直接问AI关于PDF中的知识点AI先经过思考之后 检索向量数据库将参考PDF中向量后的内容给出答案。我的问题是VMware ESXi 升级前提条件是什么系统快速返回了核心答案对比官方手册后完全一致召回率满分确实和官方手册的文档一致说明搭建的RAG系统没问题。八、nomic-embed-text 其他使用方式除了搭配RAG系统还能通过两种方式单独使用满足不同开发需求 方式 1通过 Hugging Face Transformersfrom sentence_transformers import SentenceTransformer model SentenceTransformer(nomic-ai/nomic-embed-text-v1) embeddings model.encode([ 人工智能正在改变世界。, AI is transforming the world. ]) print(embeddings.shape) # 输出(2, 768)即2个文本每个生成768维向量方式 2通过 Nomic 官方 APIimport requests response requests.post( https://api-atlas.nomic.ai/v1/embedding/text, json{texts: [Hello world!, 你好世界]} ) print(response.json())想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”