回答好3个关键问题，深入理解 RAG 中的 Embedding 如何优化知识检索！

在构建基于 Retrieval-Augmented Generation（RAG）的应用中，每一个技术环节都至关重要。此前，我们已经深入探讨了 Chunking 如何将大规模的文档分解为易于处理的小块内容，从而提升检索和生成的效率。但要让系统真正实现高效、准确的信息检索，仅有 Chunking 还远远不够。

在 RAG 系统中，Embedding 是连接检索与生成的重要桥梁。它通过将文本、问题或上下文表示为高维向量，使得计算机能够用数学方式理解语义之间的关系。正是 Embedding 技术，让 RAG 系统能够快速、精准地找到最相关的信息块，推动问题回答、对话生成等任务达到新的高度。

本文将深入解读 Embedding 的概念及其在 RAG 系统中的关键作用，并探讨如何选择和评估 Embedding 模型，以帮助你更好地理解这一核心技术在实际应用中的表现。

---

1. 什么是 Embedding?

1.1 Embedding 的基本概念

Embedding 是一种将数据表示为高维向量的方法，这些向量捕捉了数据的语义特性和相互关系。它们是现代自然语言处理和信息检索的基石，常用于表示文本、图像、音频等不同类型的数据。

简单来说，Embedding 就是让机器能够“理解”数据的一种手段。它将语言或其他形式的数据转换为数值，这些数值以高维空间中的点的形式表示，使计算机能够通过数学操作捕捉语义关系。

1.2 举例说明 Embedding 是什么？

一个经典的例子是使用 Embedding 捕捉单词之间的关系：

“king − man + woman ≈ queen”

这表示 Embedding 不仅能识别单词的含义，还能理解它们之间的