_:n957e88cc5a4145e58e55f08b1eeece54xb13
<http://schema.org/text>
"<p><a href=\"https://0xffff.one/d/1549/8\" class=\"PostMention\" data-id=\"9296\" rel=\"\" target=\"\">Elpis</a> 我现在 embedding 完没用来训练，现在就直接写到向量数据库了，向量检索完就直接用了。我一开始的想法也是把附加属性当做一维或多维 concat 到 embedding 结果上，相似度匹配的时候，用一个很高的数字来替代 query 中对应附加属性位置的维度，以此来实现 distance 可以受到附加属性的影响。但想来有些 hack。。。</p>\n\n<p>而且现阶段也不太方便引入模型，因为我也不知道这些附加属性对于最终到 LLM 返回的回答到底有没有用，所以也不知道该怎么标注数据 😑</p> "
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