学生版 社会人版
JA EN

#embeddings

4 記事

01 ·RAG・検索拡張·★ 会員·論文·18分で読めます 論文解説: WeMM-Embedding — 文も画像も動画も「同じ物差し」に載せるWeChatの埋め込みモデル WeMM-Embedding: WeChat Multi-Modal Embedding Technical Report テキスト・画像・動画・文書とその混合を1本のベクトルに落とすWeMM-Embedding(2B/4B/9B)のテクニカルレポートを解説。統一ペア形式、<embedding>トークン、マトリョーシカ次元、2段階学習と蒸留を、論文の数値だけで1から読み解く。 02 ·RAG・検索拡張·★ 会員·12分で読めます チャンキング戦略 — 分け方で検索は決まる RAGの精度の大半は「文書をどう切るか」で決まる。固定長とオーバーラップの算数、構造分割、意味分割、親子チャンク、そして鬼門である表と数式の扱いまでを1から解説する。 03 ·RAG・検索拡張·★ 会員·論文·13分で読めます 推薦システムと埋め込み — RAGと同じ数学、違う目的 BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback 「あなたへのおすすめ」の中身は、RAGのベクトル検索とほとんど同じ数学です。協調フィルタリングの行列分解から二塔モデル、ANN検索の使い回しまでを前提知識ゼロから解説し、同じ道具を使いながら評価も落とし穴も別物になる理由を整理します。 04 ·RAG・検索拡張·★ 会員·10分で読めます RAGの基礎と設計パターン — 埋め込み・チャンク・リランキング・評価を1から 検索拡張生成（RAG）を前提知識ゼロから解説。仕組みの直感、チャンク分割の戦略、ハイブリッド検索とリランキング、そして最重要の評価設計まで。