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1.45 Embedding模型选择指南:文本向量化,如何选择最适合的模型

1.45 Embedding模型选择指南:文本向量化,如何选择最适合的模型

1.45 Embedding模型选择指南:文本向量化,如何选择最适合的模型

引言

Embedding模型是RAG系统的核心组件,负责将文本转换为向量。选择合适的Embedding模型直接影响RAG系统的效果。本文将详细介绍各种Embedding模型的特点和选择指南。

一、Embedding模型概述

1.1 什么是Embedding?

Embedding是将文本转换为数值向量的过程,特点:

  • 语义表示:相似的文本有相似的向量
  • 维度固定:每个文本转换为固定维度的向量
  • 可计算性:可以用向量运算计算相似度
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