本文将介绍CLIP模型，以及CLIP模型的简单使用和它在CIFAR-10数据集上的实验结果复现。

本文介绍BCE, BGE-ME, JINA AI的Embedding模型召回效果对比

本文将会介绍在RAG框架中的Retrieve阶段，不同Embedding模型的召回效果对比，以及如何对Embedding模型进行微调，提升召回效果。

本文将会介绍笔者在使用多模态模型Yi-VL-34B中所遇到的坑以及具体的使用体验。

本文将会介绍如何在Python项目中优雅地加载环境变量。

本文将会介绍如何使用hatchling轻松实现Python打包。

本文将会对笔者之前在RAG框架中的Retrieve算法的不同召回手段进行可视化分析，并介绍RAG框架中的优化方法。

本文将会介绍大模型部署工具vLLM及其使用方法。

本文将详细介绍RAG框架中的两种Rerank模型的评估实验：bge-reranker和Cohere Rerank。

本文将详细介绍RAG框架中的各种Retrieve算法，比如BM25, Embedding Search, Ensemble Search, Rerank等的评估实验过程与结果。本文是目前除了LlamaIndex官方网站例子之外为数不多的介绍Retrieve算法评估实验的文章。