的。在BERT的世界里，不存在一个脱离了句子的、抽象的“银行”的意义；只存在“河边的银行”和“取钱的银行”这样具体的、在语境中生成的意义。这种从静态到动态的演变，使得模型能够捕捉到语言中极其微妙和复杂的现象，为大语言模型的成功奠定了坚实的基础。

本文主要是介绍基于开源 BGE-M3 构建 embedding 服务的完整过程，并提供了完整的代码。因环境不同或者主干代码分支差异，按照本文操作可能会出现一些不适配情况，具体问题具体解决。

数据为王：高质量、多样化的训练数据是成功的关键工程化重要：大规模训练需要强大的工程化能力支撑持续创新：从预训练到强化学习，训练范式在不断演进协同发展：算法、硬件、数据、工程需要协同优化"大语言模型的训练，不仅仅是一个技术过程，更是人类智慧的结晶与传承。我们通过数学的语言，让机器学会了理解世界的方式；通过算法的力量，让人工智能获得了思考的能力。这个过程既充满挑战，也充满希望。

一个面向 Java 开发者的 Sring-Ai 示例工程项目，该项目是一个 Spring AI 快速入门的样例工程项目，旨在通过一些小的案例展示 Spring AI 框架的核心功能和使用方法。项目采用模块化设计，每个模块都专注于特定的功能领域，便于学习和扩展。欢迎感兴趣的小伙伴们关注和 Star。

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