<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[RSS Feed]]></title><description><![CDATA[RSS Feed]]></description><link>http://direct.ecency.com</link><image><url>http://direct.ecency.com/logo512.png</url><title>RSS Feed</title><link>http://direct.ecency.com</link></image><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Fri, 10 Apr 2026 22:17:05 GMT</lastBuildDate><atom:link href="http://direct.ecency.com/created/text2vec/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title><![CDATA[向量模型大比拼，如何获取关联性 / ai #20]]></title><description><![CDATA[在本地知识库的构建中，其中重要的一环是对文本的向量计算，然后存入数据库备查。在这种知识库的项目中除了知识文本的重要性之外，向量计算几乎占据了绝大多数的比重，可以说：成败在此计算。 现在比较流行的有三个向量计算库：OpenAIEmbeddings、shibing624/text2vec-base-chinese和GanymedeNil/text2vec-large-chinese。接下来就实际测试下看看。]]></description><link>http://direct.ecency.com/hive-105017/@lemooljiang/pxg3achi</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/hive-105017/@lemooljiang/pxg3achi</guid><category><![CDATA[hive-105017]]></category><dc:creator><![CDATA[lemooljiang]]></dc:creator><pubDate>Mon, 21 Aug 2023 11:30:51 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/7ohP4GDMGPrUMp8dW718tJBTEaJiCZqta5CwEEUjyf2jui5fmu6k28HGhi1kvc9uQYthpuzdi531YW4c2Z8D4hMqtzfVmviop6MM?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item></channel></rss>