#Embedding

5 posts tagged "embedding"

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Part 2 — AIO / GEO - Part 2 - 原理篇：AI 引擎如何檢索、選擇與引用你的內容

拆解生成式引擎的檢索管線：AI crawler 名單與行為差異、內容如何被切成 chunk、rerank 階段淘汰了什麼、grounding 如何決定引用誰。附 8 個讓頁面永遠不被引用的技術死因與逐項診斷方法。

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Part 3 — FDE 面試準備指南（三）：你不能忽略的 ML 基礎

以 Google AI 工程師兼面試官的視角，整理 FDE 面試中仍然高頻的傳統 ML / AI 基礎知識，包含 Transformer、Embedding、評估指標與 Fine-tuning 的工程視角

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Part 5 — FDE 面試準備指南（五）：RAG 深度技術——Chunking、Embedding、向量資料庫與混合搜尋

以 Google AI 工程師兼面試官的視角，深度拆解 RAG 的技術細節：Chunking 策略選擇、Embedding 模型挑選、向量資料庫設計、混合搜尋與 Reranking，以及 Context Window 爆炸的處理方式

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Part 9 — FDE 面試準備指南（九）：LLM 核心知識——Token、Prompt Engineering 與 Embedding

以 Google AI 工程師兼面試官的視角，整理 FDE 面試中最關鍵的 LLM 實用知識：Token 與 Context Window 的工程意涵、Prompt Engineering 五大技法，以及 Embedding 在語意搜尋中的原理與選型

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ChatPDF RAG 優化（一）：語意切塊與混合檢索 Semantic Chunking + Hybrid Retrieval

RAG 的成敗，八成決定在「切塊」與「檢索」這兩步。本篇拆解 chatPDF 如何從寫死的固定切塊，升級成 embedding 偵測語意轉折的 Semantic Chunking，以及如何把 dense 向量檢索與 BM25 關鍵字檢索融合成 Hybrid Retrieval——附完整 Python 實作與設計取捨。

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