【知识库特性增量】 DeepSeek-R1 模板支持 bge-m3 embedding model

为什么知识库需要

 Embedding Model？

通过询问 DeepSeek-R1 得到如下回答：

Embedding 模型的核心价值在于将非结构化文本转化为数值向量，解决语义理解与计算效率问题：

语义编码：通过向量空间捕捉上下文关联，区分多义词、同义词；如：

问题：用户搜索“苹果”，需区分“水果”还是“品牌”。

Embedding 作用：

  -“苹果手机”的向量会接近“iPhone”“智能手机”；

   -而“红苹果”的向量会接近“水果”“香蕉”“维生素”。

结果：搜索“苹果”时，优先展示手机或水果，取决于用户历史行为（如点击电子产品）。

高效检索：支持近似最近邻（ANN）算法，降低海量数据匹配复杂度；

场景：某电商平台有 1 亿商品描述，需实时匹配用户查询“适合露营的轻便帐篷”。

传统方法：关键词匹配“露营+轻便+帐篷”，可能漏掉“户外超薄遮阳篷”。

Embedding 方案：

    -将查询和商品描述转为向量；

    -使用 ANN 库（如 FAISS ）在毫秒级返回

Top100 相关商品，覆盖语义相似但关键词不匹配的结果。

 AI 基础设施：支撑 RAG 、多模态搜索、迁移学习等任务，替代传统关键词匹配与人工规则。

场景：客服机器人回答“如何清洁帐篷上的污渍？”

流程：用 BGE-M3 将问题编码为向量；

 -从向量数据库检索《户外用品保养指南》中相关段落；

 -将检索结果输入大模型（如