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都有哪些Embedding向量化嵌入模型？金融领域适合用哪些？
下面给你一份工程可用、选型导向的 Embedding 向量化模型全景说明，并重点回答金融领域该怎么选。 一、Embedding 向量化模型，本质在做什么？ 一句话： 把“文本”压缩成“语义坐标”，让“…
向量检索层参数（Embedding / Vector DB）search_type dense / sparse / hybrid是什么意思？
在向量检索里，search_type = dense / sparse / hybrid指的是“用什么信号来判断‘相关’”。三者不是版本高低，而是信息来源不同。 一句话先给直觉 dense（稠密向量）…
检索器的优化，动态检索策略，怎么基于用户问题动态调整检索参数？
这是一个典型 RAG / Agent 工程里的核心问题，你已经问到“检索器从静态工具 → 智能组件”这一步了。 下面我不讲泛泛而谈的“可以用 LLM 判断”，而是给你一套可落地、可编码、可扩展的动态检…
什么时候调整Top K？ 什么时候调整Top P？
这个问题问得非常工程化。 结论先行：Top-K 和 Top-P 不存在“谁更高级”，而是“什么时候该动哪一个”。 一句话决策规则（先记住这个） 你想“限制模型别乱跑” → 调 Top-K 你想“在合理…
LLM 参数调优指南：一文读懂 Top-K 与 Top-P 的本质区别（Top K、Top P都是什么意思？）
在大语言模型（LLM）的开发与应用中，我们经常听到“Temperature”、“Top-K”、“Top-P”这些参数。它们是控制模型“大脑”的阀门，决定了生成的内容是严谨的逻辑推理，还是天马行空的创意…
面试官读简历时的脑内脚本反推版说明书
本文我们将完全站在面试官与 HR 的联合视角，从「他们怎么看」「他们怎么筛」「他们怎么追问」三个层次，系统拆解——一整篇简历中，每个部分该怎么写、各自承担什么叙事职责、哪些点一定要出现、哪些雷千万别踩…
简历里项目经历和公司经历的区别
在简历中，公司经历和项目经历虽然高度相关，但它们承担的叙事职责不同，面向的筛选者关注点也不同。区分清楚，有助于让简历更“可读”、更“可评估”。 一句话区分 公司经历（Work / Company Ex…
从 Grounding 到 Workflow：如何把大模型从“会说话”变成“可控系统”
本文是一版“可落地、可讲清、可用于面试和架构评审”的终极工程图解说明。你只要记住这套逻辑，就已经超过 90% 只会聊模型的人。 一、一句话先立住认知（非常重要） Grounding 的本质不是“给模型…
工程化视角完整路线图（Grounding → RAG → NL2SQL → Tool / Agent → Workflow）
本文是一篇工程化视角的完整路线图，用于把 Grounding → RAG → NL2SQL → Tool / Agent → Workflow 串成一条可落地、可扩展、可演进的技术主线。 你可以直接用…
NL2SQL是更纯粹的Grounding
在大模型语境中，Grounding（落地约束 / 事实锚定）指的是： 将模型的输出严格约束在一个“真实、可验证、结构化的外部世界”中，而不是仅依赖模型自身的参数记忆进行自由生成。 这是当前大模型工程化…
Windows 新装系统下 Python venv 激活失败问题详解
—— PowerShell Execution Policy 导致的 Activate.ps1 报错 在 Windows 新装系统中，使用 Python 3.10 创建虚拟环境（venv）后，很多开发…
GitHub Pages 自定义域名（Cloudflare）极简配置教程
目标 让 GitHub Pages 正常使用自定义域名（支持 HTTPS） 一、前提条件 已有 GitHub 仓库 仓库已开启 Pages，已有 GitHub Pages 仓库（能用 xxx.gith…
“抖音”用户服务协议（更新日期：2025年9月1日 | 生效日期：2025年9月7日）
“抖音”用户服务协议 更新日期：2025年9月1日 生效日期：2025年9月7日 欢迎使用抖音！ “抖音”指北京抖音科技有限公司（曾用名“北京微播视界科技有限公司”）及其关联方（以下简称“我们”）合法…
抖音导流翻车深度复盘：我是怎样被“评论区一句话”送走的，以及如何长期稳定拿流量
0. 这篇文章写给谁 写给两个群体： 未来的我：下次想当然“发个教程链接”之前，先读一遍，别再用血换经验。 后来的人：你做了一个很强的工具/教程/资源包，想在抖音起量再转到公众号变现，这条路能走，但要…
从一个 Git 仓库迁移到另一个 GitHub 仓库：完整实战指南（含 non-fast-forward 解决方案）
从一个 Git 仓库迁移到另一个 GitHub 仓库：完整实战指南（含 non-fast-forward 解决方案） 适用场景： fork / clone 开源项目后，迁移到自己的 GitHub 把本…
全景视界与算法霸权：Palantir Technologies深度剖析与产品矩阵的行业穿透力研究
摘要 在当代企业级软件的宏大版图中，Palantir Technologies（PLTR）占据着一个极具争议却又无可替代的生态位。不同于Salesforce之于客户关系管理（CRM）或SAP之于企业资…
生成式大模型出现前【文本摘要】的常用方式
一、TF-IDF TF-IDF是一种在信息检索、文本挖掘和自然语言处理中广泛使用的统计方法，用于衡量一个词（或术语）对于一份文档集（或语料库）中某一份特定文档的重要性。 简单来说，TF-IDF 的核心…
日常如何用AI
来自：X-泊舟 今天在公司给同事们做了一场简短的AI分享会，我说了一下我日常如何用AI的，同事们觉得都很有收获，在这里也分享给大家。 日常工具 聊天工具： ChatGPT，Gemini，Qwen 学习…
多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP）
多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP）是一种包含输入层、隐藏层和输出层的深度学习模型，核心通过引入隐藏层和非线性激活函数，突破线性模型的限制，实现对复杂特征关系的自动学习…
长时间运行的CODING AGENT：问题与对策
想象一下，一个软件团队在做一个大项目，但有个奇怪的规定：每个工程师只能工作几十分钟，最多几小时，干完就要换一个新的工程师。所以让这个团队完成简单项目任务还行，复杂一点需要长时间运行的项目，比如你让它克…