在當今人工智能的浪潮中，RAG（檢索增強生成）技術大放異彩，像是 RAGFlow、Qanything、Dify、FastGPT 等 RAG 引擎，逐漸走進大家的視野。在這些強大的 RAG 引擎背后，有一個關鍵組件起著不可或缺的作用，它就是嵌入模型（Embedding Model）。今天，就讓我們一起深入了解一下這個神秘的嵌入模型吧！

1. Embedding 究竟是什么？

在了解嵌入模型之前，得先搞清楚 Embedding 的概念。簡單來說，Embedding 是一種 “神奇魔法”，能把離散的非結構化數(shù)據(jù)，比如文本里的單詞、句子或者整篇文檔，轉化成連續(xù)向量。

在自然語言處理（NLP）領域，它的作用尤為突出。計算機 “看不懂” 文本內容，而 Embedding 就負責把文本變成固定長度的實數(shù)向量，讓計算機能夠理解和處理。

比如說 “人騎自行車” 這句話，計算機面對 “人”“騎”“自行車” 這些文字時一臉茫然，但經過 Embedding 的 “加工”，“人” 可以表示為 [0.2, 0.3, 0.4] ，“騎” 表示為 [0.5, 0.6, 0.7] ，“自行車” 表示為 [0.8, 0.9, 1.0] 。有了這些向量，計算機就能大顯身手了，它可以分析 “人” 和 “自行車” 之間的關系，判斷 “騎” 這個動作和它們的關聯(lián)性。

而且，Embedding 還能幫助計算機處理自然語言里復雜的關系。像 “人” 和 “騎手” 這種相似的詞，在向量空間里就離得很近；而 “人” 和 “汽車” 不相似，在向量空間里就離得很遠。這是為什么呢？因為計算機只認識數(shù)字，把文本轉化成向量，就相當于給數(shù)據(jù)在數(shù)學空間里找了個 “地址”，計算機處理起來就更高效啦。

2. Embedding Model 揭秘

在自然語言處理中，嵌入模型（Embedding Model）是將詞語、句子或文檔轉換成數(shù)字向量的技術。它就像一個 “指紋生成器”，給每個詞或句子分配一個獨特的 “指紋”，這個 “指紋” 就是在數(shù)學空間里表示它們含義的固定長度數(shù)字向量。

借助這個模型，計算機能對文本進行各種數(shù)學計算。比如計算兩個詞語向量之間的距離（像余弦相似度），就能知道它們在語義上有多相似；把句子里所有詞語向量聚合起來（求平均值或者加權和），就能得到整個句子的向量表示，進而分析句子的語義信息。

嵌入模型在很多 NLP 任務中都有重要應用：

• 語義搜索：輸入 “如何制作披薩？”，系統(tǒng)通過計算查詢向量和文檔庫中各文檔向量的相似度，就能找到最相關的烹飪指南。
• 情感分析：面對 “這款手機性能出色，但電池續(xù)航一般” 這樣的產品評論，系統(tǒng)能分析出整體是正面評價，但也有負面因素。
• 機器翻譯：輸入 “我喜歡貓”，系統(tǒng)能把它翻譯成英文 “I like cats”。
• 問答系統(tǒng)：提問 “太陽有多大？”，系統(tǒng)借助嵌入模型找到相關天文學文檔，給出詳細回答。
• 文本分類：根據(jù)內容向量表示，把新聞文章自動分類成政治、體育、科技等類別。
• 命名實體識別（NER）：在 “李華在北京大學學習” 這句話里，能識別出 “李華” 是人名，“北京大學” 是組織名。

3. 嵌入模型在 RAG 引擎中的關鍵作用

在 RAG 引擎里，嵌入模型可是 “頂梁柱”，主要有以下這些作用：

• 文本向量化：把用戶的問題和大規(guī)模文檔庫中的文本都轉化為向量。比如用戶問 “如何制作意大利面？”，嵌入模型就把這個問題變成高維向量。
• 信息檢索：用用戶的查詢向量在文檔庫的向量表示里找最相似的文檔。RAG 引擎計算問題向量和文檔庫中每個文檔向量的相似度，返回和制作意大利面步驟相關的文檔。
• 上下文融合：把檢索到的文檔和用戶問題結合，形成新的上下文，用于生成回答。關于意大利面的文檔被嵌入模型轉成向量后，和問題向量一起作為上下文，輸入到生成模型里。
• 生成回答：生成模型利用融合后的上下文，生成連貫、準確的回答。RAG 引擎結合問題和檢索到的文檔，生成詳細的意大利面制作指南。
• 優(yōu)化檢索質量：通過微調嵌入模型，提升檢索的相關性和準確性。在醫(yī)學或法律這些特定領域使用 RAG 引擎時，可以用領域特定數(shù)據(jù)微調嵌入模型，讓檢索結果更靠譜。
• 多語言支持：在多語言環(huán)境下，嵌入模型能處理不同語言的文本。用戶用中文提問，文檔庫是英文內容，嵌入模型要把兩種語言的文本都轉化到統(tǒng)一的向量空間，方便檢索。
• 處理長文本：把長文本分割成多個片段，給每個片段生成 Embedding，提高檢索效率。長篇文章或報告可以被分成多個部分，每個部分都生成向量，還不會損失太多語義信息。

從 RAG 引擎的工作流（查詢嵌入化、向量數(shù)據(jù)庫查詢、檢索相關上下文、上下文融合、生成回答）中也能看出，嵌入模型處于核心位置，它就像一座橋梁，連接著用戶查詢和大量文本數(shù)據(jù)，讓信息檢索和文本生成得以實現(xiàn)。

本文轉載自??鴻煊的學習筆記??，作者：乘法破浪jxj