Element Embedding Web：将 Flutter 渲染到 Shadow DOM 中的技术细节 大家好，今天我们来深入探讨一项有趣且具有挑战性的技术：Element Embedding Web，也就是将 Flutter 渲染到 Shadow DOM 中。这不仅仅是一个概念验证，而是在特定场景下，能够显著提升 Web 应用模块化和隔离性的实用技术。 1. 为什么要在 Shadow DOM 中渲染 Flutter？ 在传统的 Web 开发中，全局 CSS 和 JavaScript 可能会导致命名冲突和样式污染。Shadow DOM 提供了一种封装 Web 组件的方式，使得组件的样式和行为不会影响到页面上的其他元素，反之亦然。 将 Flutter 渲染到 Shadow DOM 中，可以带来以下好处： 组件隔离性： Flutter 组件的样式和行为完全被限制在 Shadow DOM 内部，不会与主文档或其他组件产生冲突。 模块化： 可以将 Flutter 组件作为独立的 Web 组件进行部署和管理，提高代码的可维护性和可重用性。 避免样式冲突： 即使主文档或其他组件使用了相同的 C …
Android Fragment Embedding：多 FlutterView 实例的 Engine Group 资源复用
Android Fragment Embedding：多 FlutterView 实例的 Engine Group 资源复用 大家好，今天我们来探讨一个在 Android 原生应用中嵌入 Flutter 模块时，经常会遇到的性能优化问题：如何在多个 FlutterView 实例之间复用 Engine Group 资源，以提升应用启动速度和内存利用率。 背景：Flutter Engine 的资源占用 在 Android 应用中嵌入 Flutter，本质上是启动一个或多个 Flutter Engine 实例，并通过 FlutterView 将 Flutter 渲染的内容显示出来。每个 Flutter Engine 实例都需要加载 Dart 代码、Skia 图形渲染引擎、字体资源等等。这些资源统称为 Engine Group 资源。 如果一个应用中需要多个独立的 Flutter 模块，比如一个首页用 Flutter 实现，一个用户中心也用 Flutter 实现，那么如果每个 FlutterView 都对应一个独立的 Flutter Engine 实例，就会导致 Engine Group 资源 …
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Element Embedding：将 Flutter 作为一个 “ 嵌入现有 Web 应用
Element Embedding：将 Flutter 作为一个 <div> 嵌入现有 Web 应用 大家好，今天我们要探讨一个非常有趣且实用的主题：Element Embedding，也就是将 Flutter 应用作为一个标准的 HTML <div> 元素嵌入到现有的 Web 应用中。这为那些希望逐步引入 Flutter 到现有 Web 项目，或者希望在 Web 应用中使用 Flutter 构建特定模块的开发者提供了一种强大的解决方案。 为什么选择 Element Embedding？ 传统的 Web 应用和 Flutter 应用通常是独立的实体。如果你想在 Web 应用中使用 Flutter 的特性，通常需要重写整个应用，或者通过 iframe 等方式进行有限的集成。然而，Element Embedding 允许你更灵活地集成 Flutter，它提供了以下优势： 渐进式迁移：无需重写整个 Web 应用，可以逐步将现有 Web 应用的某些模块替换为 Flutter 组件。 代码复用：可以复用 Flutter 编写的 UI 组件和业务逻辑，减少重复开发。 增强用 …
Flutter Android Embedding V2：Activity/Fragment 生命周期与 Surface 的绑定
Flutter Android Embedding V2：Activity/Fragment 生命周期与 Surface 的绑定 大家好，今天我们深入探讨 Flutter Android Embedding V2 中 Activity/Fragment 生命周期与 Surface 的绑定机制。 理解这一机制对于构建稳定、高效、与原生 Android 平台良好集成的 Flutter 应用至关重要。 一、Flutter Android Embedding V2 的核心概念 在深入生命周期绑定之前，我们先回顾一下 Flutter Android Embedding V2 的几个关键概念： FlutterEngine: Flutter 引擎是 Flutter 运行时的核心，负责 Dart 代码的执行、渲染和平台交互。每个 Flutter 应用至少需要一个 FlutterEngine 实例。 FlutterEngineGroup: 允许你共享一个 Flutter 引擎的资源（例如 isolate）在多个 FlutterActivity/FlutterFragment 实例之间。 这对于模块化 F …
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Untied Embeddings：输入Embedding与输出Head权重解耦在多语言模型中的必要性
Untied Embeddings：输入Embedding与输出Head权重解耦在多语言模型中的必要性 大家好！今天我们来深入探讨多语言模型中一个至关重要的设计选择：Untied Embeddings，即输入Embedding与输出Head权重解耦。在单语言模型中，通常我们会共享这两部分参数，但在多语言场景下，这种共享策略会带来诸多问题，解耦则成为提升模型性能的关键。 1. 语言模型的参数共享与Untied Embeddings 首先，我们需要理解语言模型的结构以及参数共享的概念。一个标准的Transformer语言模型（如GPT）主要由以下几部分组成： 输入Embedding层 (Input Embedding Layer): 将输入的token（词或子词）转换为连续向量表示，也就是将离散的token ID映射到高维空间中的向量。 Transformer Encoder/Decoder层: 这是模型的核心，负责对输入向量进行多层自注意力计算，提取上下文信息。 输出Head (Output Head/Classification Head): 将Transformer层的输出向量映射到 …
Embedding模型的Matryoshka Representation Learning：训练可变维度嵌入以适应不同存储需求
Matryoshka Representation Learning：训练可变维度嵌入以适应不同存储需求 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨一个在嵌入模型领域颇具创新性的技术——Matryoshka Representation Learning (MRL)。它解决了一个现实问题：如何在保证模型性能的前提下，根据不同的存储和计算资源限制，灵活调整嵌入向量的维度。 1. 嵌入模型与维度困境 嵌入模型，例如Word2Vec、GloVe、BERT等，已经成为自然语言处理 (NLP) 和其他机器学习任务中不可或缺的工具。它们将离散的符号 (例如单词、图像、用户) 映射到连续的向量空间，从而使得相似的符号在向量空间中彼此靠近。这些嵌入向量捕捉了符号之间的语义和关系，为下游任务提供了强大的特征表示。 然而，这些模型的嵌入向量通常具有固定的维度。高维嵌入可以更好地捕捉复杂的语义信息，从而提高模型性能。但高维嵌入也带来了两个主要挑战： 存储成本： 存储大量高维嵌入向量需要大量的内存空间，这在资源受限的设备上 (例如移动设备、嵌入式系统) 是一个严重的限制。 计算成本： 在下游任务中使用高维嵌入向量进 …
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On-Device Embedding：在端侧利用NPU加速向量检索与RAG的本地化实现
On-Device Embedding：在端侧利用NPU加速向量检索与RAG的本地化实现 大家好，今天我们来聊聊一个非常热门且实用的技术方向：On-Device Embedding，也就是在端侧设备上利用神经处理单元（NPU）加速向量检索与检索增强生成（RAG）的本地化实现。 随着大模型的蓬勃发展，RAG技术成为了提升大模型回答质量和知识覆盖范围的重要手段。传统的RAG流程通常需要在云端进行向量嵌入、向量检索和生成，这会带来延迟、隐私问题以及对网络连接的依赖。而将这些流程搬到端侧设备上，则可以有效解决这些问题，实现更快速、更安全、更可靠的本地化RAG体验。 1. 为什么选择端侧Embedding？ 将Embedding和RAG流程迁移到端侧设备，具有以下显著优势： 低延迟: 直接在设备上进行向量检索和生成，避免了网络传输的延迟，响应速度更快。 隐私保护: 数据无需上传到云端，保护用户隐私。 离线可用: 在没有网络连接的情况下也能正常使用RAG功能。 降低成本: 减少了云端计算和存储资源的消耗。 更高的安全性: 减少了数据在传输过程中被窃取的风险。 2. 端侧Embedding面临的挑战 …
embedding 压缩导致 RAG 召回下降的工程化评估与回滚策略
Embedding 压缩导致 RAG 召回下降的工程化评估与回滚策略 大家好，今天我们来探讨一个在构建 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系统时经常遇到的问题：Embedding 压缩导致召回性能下降，以及如何进行工程化评估和制定回滚策略。 1. 背景与问题定义 RAG 是一种强大的技术，它通过从外部知识库检索相关信息来增强语言模型的能力。在这个过程中，Embedding 技术扮演着至关重要的角色，它将文本数据转换为向量形式，使得语义相似的文本在向量空间中距离更近，从而可以通过向量相似度搜索来召回相关文档。 为了降低存储成本、提升检索速度，或者适配硬件限制，我们常常会对 Embedding 进行压缩，例如使用量化、降维等技术。然而，过度压缩可能会导致信息损失，使得向量之间的区分度降低，最终导致 RAG 系统的召回性能下降，影响生成质量。 具体来说，我们需要关注以下几个问题： 压缩方式的选择: 不同的压缩算法对信息保留程度不同，如何选择合适的压缩算法？ 压缩率的控制: 压缩率越高，信息损失越大，如何找到一个平衡点？ 评估指标的选取: 如何准确评估压 …
如何自动检测 RAG 召回质量下滑并触发 embedding 再训练流水线
自动检测 RAG 召回质量下滑并触发 Embedding 再训练流水线 大家好，今天我们来聊聊如何自动化监控 RAG (Retrieval Augmented Generation) 系统的召回质量，并在检测到质量下降时，自动触发 Embedding 模型的再训练流水线。这对于保证 RAG 系统长期稳定、高质量的输出至关重要。 RAG 系统依赖于检索模块从海量知识库中找到相关信息，然后利用生成模型将这些信息整合并生成最终答案。如果检索模块无法准确召回相关信息，那么生成模型的输出质量必然会受到影响。因此，建立一套自动化监控和再训练机制，可以有效地应对知识库更新、用户查询模式变化等因素带来的召回质量下降问题。 1. 理解 RAG 召回质量的关键指标 在讨论如何自动检测之前，我们需要明确哪些指标可以有效地反映 RAG 系统的召回质量。 常见的指标包括： Recall@K: 在返回的前 K 个结果中，有多少个是相关的。例如，Recall@5 表示在前 5 个结果中，有多少个是与用户查询相关的。 Precision@K: 在返回的前 K 个结果中，有多少是真正相关的，避免返回大量不相关的信息。 …
RAG 应用中由于噪声 embedding 导致召回混乱的训练集过滤体系
RAG 应用中噪声 Embedding 导致召回混乱的训练集过滤体系 大家好，今天我们要探讨一个在构建检索增强生成 (RAG) 应用中经常被忽视但至关重要的问题：噪声 Embedding 导致的召回混乱，以及如何构建一个有效的训练集过滤体系来解决这个问题。 1. RAG 应用的回顾与挑战 RAG 应用的核心思想是在生成答案之前，先从一个大型知识库中检索相关信息，然后利用这些信息来增强生成模型的输出。这个过程可以简单概括为两个阶段： 检索 (Retrieval)： 根据用户查询，从知识库中找到最相关的文档或文本片段。通常使用 Embedding 模型将查询和文档都转换成向量表示，然后通过向量相似度搜索 (例如余弦相似度) 来确定相关性。 生成 (Generation)： 将检索到的相关文档和用户查询一起输入到生成模型 (例如 LLM)，生成最终的答案。 RAG 应用的性能高度依赖于检索阶段的准确性。如果检索到的文档与用户查询无关，或者包含大量噪声信息，那么生成模型很难生成准确和有用的答案。这就是我们今天要讨论的核心问题：噪声 Embedding 如何影响检索，以及如何过滤训练数据来改善 …