向量嵌入

Embedding

把一段文字转换成一串数字（向量），意思相近的文字，向量也相近。

嵌入模型不负责回答问题，它把文本变成向量，用来做“按意思搜索”：比如在一万篇文档里找出和用户问题最相关的五篇。

这是检索增强生成（RAG）的基础步骤。嵌入模型通常比对话模型便宜得多。

✕拿对话模型去做大批量相似度计算，又慢又贵。