semaphore提示您：看后求收藏（第279章 九万里,离语,semaphore,新八一中文网），接着再看更方便。
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ebeddg 的工作原理是将离散的符号信息，如词或句子，映射到连续的向量空间中，以便计
算机能够处理。这种映射过程通过学习算法将符号信息嵌入到低维的向量空间中，同时保留了它们
的语义相似性。在这个连续的向量空间中，词或句子的相似性可以通过向量之间的距离或角度来衡
量，从而实现了对语义信息的有效表示和计算，能够更好地捕捉语言的语义特征。
在本项目中，使用大模型的 ebeddg api 来将先前经过处理的结构化数据转化为知识向量。
这一过程是建立高效和准确信息检索系统的关键步骤，使我们能够利用向量空间中的相似性来检索
相关信息，并为建立专业大模型提供支持。
ebeddg api 能够将文本数据转化为数值向量，这些向量捕捉了文本的语义特征。在机器学
习和自然语言处理领域，这种转化允许算法在数学上操作和分析文本数据，是实现高级功能（如语
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