在语义检索、RAG、智能问答、推荐系统等场景中，正在成为主流组件之一。但许多工程开发者常有如下疑问：“嵌入模型真的理解语义了吗？“我是不是只要拿来算余弦相似度就行？“它说这两句话语义相近，是怎么判断的？本篇文章将以开发者视角，拆解，以及你在应用中。

在使用 FAISS、Milvus 等向量数据库进行语义搜索时，你是否也有这样的疑问：❓“我明明是用嵌入模型把问题转成向量进行检索，那为什么 FAISS 最终返回的结果是段落文本，而不是向量呢？这是一个的问题，理解这个问题的本质，有助于你更好地构建 RAG 系统、语义搜索引擎、知识库问答等功能。

对比维度嵌入模型（Embedding Model）大语言模型（LLM）功能定位把文本编码为向量，便于比较和检索理解上下文并生成自然语言输入形式通常为短文本（词/句/段）支持更长的上下文输出形式稠密向量（如 768维）自然语言文本（完整句子）模型结构多为 Encoder-only（如 BERT）多为 Decoder-only（如 GPT）或 Encoder-Decoder（如 T5）应用方向向量搜索

生产报错：HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30096ms数据库连接超时，大概和连接数有关1.看下sqlserver 设置的最大连接数,0代表不限制连接。数据库设置应该没有问题，可能出现在服务端2.看下各个服务的连接数select count(client_net_address) a, clie

人工智能模型从线性回归到神经网络的演进过程揭示了现代大模型的核心原理。线性回归通过权重映射输入输出，但只能处理线性关系。引入激活函数后，神经网络获得了非线性表达能力，通过多层神经元堆叠可学习复杂规律。而Transformer架构的Self-Attention机制使大模型能理解上下文：通过计算词向量间的相关性权重（Q/K/V），模型能捕捉长程依赖和语言模式，从而记住知识并进行推理。这种机制让模型能动

人工智能模型从线性回归到神经网络的演进过程揭示了现代大模型的核心原理。线性回归通过权重映射输入输出，但只能处理线性关系。引入激活函数后，神经网络获得了非线性表达能力，通过多层神经元堆叠可学习复杂规律。而Transformer架构的Self-Attention机制使大模型能理解上下文：通过计算词向量间的相关性权重（Q/K/V），模型能捕捉长程依赖和语言模式，从而记住知识并进行推理。这种机制让模型能动

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1.虚拟机规划1.下载此次安装最新版6.2.6https://redis.io/download/在linuxopt下新建redis文件夹，上传并解压mkdir redistar xzf redis-6.2.6.tar.gz3. 安装 ，make后会生成一系列文件cd redis-6.2.6/make4.然后进入src目录下 ，安装cd srcmake install（如果intall 报错 ，例

在使用servlet的时候遇到一个报错jakarta.servlet.ServletException: 类com.kang.servlet.HelloServlet不是Servletorg.apache.catalina.authenticator.AuthenticatorBase.invoke(AuthenticatorBase.java:542)org.apache.catalina.va