待验证50% 置信事实精确时间
RAG中非结构化数据通过嵌入模型（Embedding Model）转换成高维数字向量，向量在数学空间中的距离代表内容的语义相似度
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/17
首次发现
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相关事实
待验证Embedding 模型是将文本映射到连续向量空间的神经网络，其核心假设是语义相似的文本其向量距离也应相近74% 相似待验证语义缓存通过Embedding模型将查询转化为向量，在向量空间中进行相似度检索，当相似度超过设定阈值时直接返回缓存结果73% 相似待验证RAG工作流通常涉及两类模型：嵌入模型（将文本转换为向量用于相似度检索）和对话大模型（综合检索结果生成答案）71% 相似待验证在 Dify 中推荐使用通义千问的 Embedding 模型用于知识库检索等 RAG 功能66% 相似待验证多模态技术的底层原理是将不同类型数据通过各自编码器映射到统一向量空间中，使模型能跨模态理解信息64% 相似
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