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Embedding 模型的核心作用是把一段纯文本内容转换成向量

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9/25/2026

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RAG中的Embedding模型详解：从知识库构建到相似度检索全流程

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Embedding模型concept

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VerifiedEmbedding是将文本转换为高维数值向量的过程，语义相近的文本在向量空间中距离更近80% similar Unverified向量库通过Embedding模型将文本转化为高维向量，再利用近似最近邻算法（ANN，如HNSW、IVF-Flat）检索语义相近内容74% similar UnverifiedEmbeddingModel通过将文字转化为向量，利用向量相似度匹配找出与问题最相关的文本片段，是RAG的基础70% similar UnverifiedBGE和text-embedding-3是当前可选的向量嵌入（Embedding）模型70% similar

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