（17-4）检索增强生成（RAG）：文本嵌入模型

5.4  文本嵌入模型

文本嵌入模型（Text embedding models）是一种将文本转换为数值向量的技术，这些向量能够捕捉到文本的语义信息。通过文本嵌入，我们可以在数学上处理和比较文本数据，这在自然语言处理（NLP）和机器学习领域中非常有用。

5.4.1  文本嵌入模型介绍

文本嵌入模型是一类用于将文本数据转换为数值向量的模型，通常用于自然语言处理任务。这些模型能够将文字信息转换为向量表示，从而使得计算机能够更好地理解和处理文本数据。通过文本嵌入模型，我们可以将文本信息映射到一个高维向量空间中，其中每个维度代表着文本的不同语义或特征。

文本嵌入模型的工作原理通常涉及到深度学习技术，例如词嵌入（Word Embedding）和句子嵌入（Sentence Embedding）。词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe）将单词映射到连续向量空间中，而句子嵌入模型（如BERT、GPT）则能够将整个句子或段落映射到向量空间中。文本嵌入模型的主要优势如下所示。

1. 降维：文本嵌入可以将高维的文本数据转换为低维的向量表示，有助于减少计算复杂度。
2. 语义捕捉：嵌入向量能够捕捉到文本的语义信息，使得语义相似的文本在向量空间中距离更近。