什么是情感分析

技术干货

从 CLIP 到 JinaCLIP：搜索和多模态 RAG 中的通用 文本-图像表示学习

在最近由 Zilliz 主办的非结构化数据 Meetup 上，Jina AI 的工程经理 Bo Wang 向我们介绍了模态 Gap 问题的复杂性并探讨了从 OpenAI 的 CLIP 模型到 JinaCLIP 的转变。本文将回顾他的一些主要观点，并上手搭建一个多模态相似性搜索系统。搭建这个系统的过程中，我们将使用 JinaCLIP 生成多模态 Embedding，并使用 Milvus 向量数据库存储和检索与查询向量相似的数据。

技术干货

SentenceTransformers×Milvus:如何进行向量相似性搜索

文本将使用 SentenceTransformers 将非结构化数据转换为 Embedding 向量。SentenceTransformers 是一个能够将句子、文本和图像转换为 Embedding 向量的 Python 框架。您可以用它来编码超过100种语言的句子或文本。然后，我们就可以通过相似度类型（例如：余弦距离）来比较这些 Embedding 向量，从而找到相似含义的句子。

技术干货

LLM-Eval：评估 LLM 对话的简化方法

在这篇文章中，我们将讨论一种名为 LLM-Eval 的方法，它用于评估 LLM 的响应质量。