在當(dāng)前流行的RAG引擎（例如RAGFlow、Qanything、Dify、FastGPT等）中，嵌入模型（Embedding Model）是必不可少的關(guān)鍵組件。在RAG引擎中究竟扮演著怎樣的角色呢？本文筆者進(jìn)行了總結(jié)，與大家分享~

什么是Embedding？

在學(xué)習(xí)嵌入模型之前，我們需要先了解什么是Embedding。簡單來說，Embedding是一種將離散的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本中的單詞、句子或文檔）轉(zhuǎn)換為連續(xù)向量的技術(shù)。

在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域，Embedding通常用于將文本映射為固定長度的實(shí)數(shù)向量，以便計(jì)算機(jī)能夠更好地處理和理解這些數(shù)據(jù)。每個(gè)單詞或句子都可以用一個(gè)包含其語義信息的向量來表示。

Embedding常用于將文本數(shù)據(jù)映射為固定長度的實(shí)數(shù)向量，從而使計(jì)算機(jī)能夠更好地處理和理解這些數(shù)據(jù)。每個(gè)單詞或句子都可以用一個(gè)包含其語義信息的實(shí)數(shù)向量來表示。

以“人騎自動(dòng)車”為例，在計(jì)算機(jī)中，單詞是以文字形式存在的，但計(jì)算機(jī)無法直接理解這些內(nèi)容。Embedding的作用就是將每個(gè)單詞轉(zhuǎn)化為向量，例如：

• “人”可以表示為 [0.2, 0.3, 0.4]
• “騎”可以表示為 [0.5, 0.6, 0.7]
• “自行車”可以表示為 [0.8, 0.9, 1.0]

通過這些向量，計(jì)算機(jī)可以執(zhí)行各種計(jì)算，比如分析“人”和“自行車”之間的關(guān)系，或者判斷“騎”這個(gè)動(dòng)作與兩者之間的關(guān)聯(lián)性。

此外，Embedding還可以幫助計(jì)算機(jī)更好地處理和理解自然語言中的復(fù)雜關(guān)系。例如：

• 相似的詞（如“人”和“騎手”）在向量空間中會(huì)比較接近。
• 不相似的詞（如“人”和“汽車”）則會(huì)比較遠(yuǎn)。

那么為什么需要向量呢？

因?yàn)橛?jì)算機(jī)只能處理數(shù)字，無法直接理解文字。通過將文本轉(zhuǎn)換為向量，相當(dāng)于為數(shù)據(jù)分配了一個(gè)數(shù)學(xué)空間中的“地址”，使計(jì)算機(jī)能夠更高效地理解和分析數(shù)據(jù)。

什么是Embedding Model？

在自然語言處理（NLP）中，嵌入模型（Embedding Model） 是一種將詞語、句子或文檔轉(zhuǎn)換成數(shù)字向量的技術(shù)。它通過將高維、離散的輸入數(shù)據(jù)（如文本、圖像、聲音等）映射到低維、連續(xù)的向量空間中，使得計(jì)算機(jī)能夠更好地理解和處理這些數(shù)據(jù)。

Embedding Model就像是給每個(gè)詞或句子分配一個(gè)獨(dú)特的“指紋”，這個(gè)“指紋”能夠在數(shù)學(xué)空間中表示這個(gè)詞或句子的含義。具體來說，這種模型將每個(gè)詞語或句子轉(zhuǎn)換成一個(gè)固定長度的數(shù)字向量。通過這種方式，計(jì)算機(jī)可以對文本進(jìn)行各種數(shù)學(xué)計(jì)算，例如：

• 比較詞語的相似性：通過計(jì)算兩個(gè)詞語向量之間的距離（如余弦相似度），可以判斷它們在語義上的相似程度。
• 分析句子的意義：通過對句子中的所有詞語向量進(jìn)行聚合（如平均值或加權(quán)和），可以得到整個(gè)句子的向量表示，并進(jìn)一步分析其語義信息。

這種技術(shù)在許多NLP任務(wù)中具有重要意義，以下是幾個(gè)典型的應(yīng)用示例：

• 語義搜索：通過計(jì)算查詢向量與文檔庫中各文檔向量的相似度，找到與查詢最相關(guān)的文檔或段落。例如，用戶輸入“如何制作披薩？”，系統(tǒng)會(huì)返回最相關(guān)的烹飪指南。
• 情感分析：判斷一段文本的情感傾向（如正面、負(fù)面或中性）。例如，對于一篇產(chǎn)品評論“這款手機(jī)性能出色，但電池續(xù)航一般”，系統(tǒng)可以分析出該評論整體上是正面的，但也存在一些負(fù)面因素。
• 機(jī)器翻譯：將一種語言的文本轉(zhuǎn)換為另一種語言。例如，用戶輸入“我喜歡貓”，系統(tǒng)將其轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的英文翻譯“I like cats”。
• 問答系統(tǒng)：根據(jù)用戶的問題，從知識(shí)庫中檢索相關(guān)信息并生成回答。例如，用戶提問“太陽有多大？”，系統(tǒng)通過嵌入模型找到相關(guān)天文學(xué)文檔，并生成詳細(xì)的回答。
• 文本分類：將文本歸類到預(yù)定義的類別中。例如，新聞文章可以被自動(dòng)分類為政治、體育、科技等不同類別，基于其內(nèi)容的向量表示。
• 命名實(shí)體識(shí)別（NER）：識(shí)別文本中的特定實(shí)體（如人名、地名、組織名等）。例如，在一段文字“李華在北京大學(xué)學(xué)習(xí)”中，系統(tǒng)可以識(shí)別出“李華”是人名，“北京大學(xué)”是組織名。

Embedding Model的作用

在RAG引擎中，嵌入模型（Embedding Model） 扮演著至關(guān)重要的角色。它用于將文本轉(zhuǎn)換為向量表示，以便進(jìn)行高效的信息檢索和文本生成。以下是Embedding Model在RAG引擎中的具體作用和示例：

(1) 文本向量化

• 作用：將用戶的問題和大規(guī)模文檔庫中的文本轉(zhuǎn)換為向量表示。
• 舉例：在RAG引擎中，用戶輸入一個(gè)問題，如“如何制作意大利面？”，Embedding Model會(huì)將這個(gè)問題轉(zhuǎn)換為一個(gè)高維向量。

(2) 信息檢索

• 作用：使用用戶的查詢向量在文檔庫的向量表示中檢索最相似的文檔。
• 舉例：RAG引擎會(huì)計(jì)算用戶問題向量與文檔庫中每個(gè)文檔向量的相似度，然后返回最相關(guān)的文檔，這些文檔可能包含制作意大利面的步驟。

(3) 上下文融合

• 作用：將檢索到的文檔與用戶的問題結(jié)合，形成一個(gè)新的上下文，用于生成回答。
• 舉例：檢索到的關(guān)于意大利面的文檔會(huì)被Embedding Model轉(zhuǎn)換為向量，并與問題向量一起作為上下文輸入到生成模型中。

(4) 生成回答

• 作用：利用融合了檢索文檔的上下文，生成模型生成一個(gè)連貫、準(zhǔn)確的回答。
• 舉例：RAG引擎結(jié)合用戶的問題和檢索到的文檔，生成一個(gè)詳細(xì)的意大利面制作指南作為回答。

(5) 優(yōu)化檢索質(zhì)量

• 作用：通過微調(diào)Embedding Model，提高檢索的相關(guān)性和準(zhǔn)確性。
• 舉例：如果RAG引擎在特定領(lǐng)域（如醫(yī)學(xué)或法律）中使用，可以通過領(lǐng)域特定的數(shù)據(jù)對Embedding模型進(jìn)行微調(diào)，以提高檢索的質(zhì)量。

(6) 多語言支持

• 作用：在多語言環(huán)境中，Embedding Model可以處理和理解不同語言的文本。
• 舉例：如果用戶用中文提問，而文檔庫包含英語內(nèi)容，Embedding Model需要能夠處理兩種語言的文本，并將它們轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的向量空間，以便進(jìn)行有效的檢索。

(7) 處理長文本

• 作用：將長文本分割成多個(gè)片段，并為每個(gè)片段生成Embedding，以便在RAG引擎中進(jìn)行檢索。
• 舉例：對于長篇文章或報(bào)告，Embedding Model可以將其分割成多個(gè)部分，每個(gè)部分都生成一個(gè)向量，這樣可以在不損失太多語義信息的情況下提高檢索效率。

通過以上幾點(diǎn)，Embedding Model在RAG引擎中提供了一個(gè)橋梁，連接了用戶查詢和大量文本數(shù)據(jù)，使得信息檢索和文本生成成為可能。如下圖所示，Embedding Model正處于整個(gè)RAG系統(tǒng)的中心位置。

RAG引擎中的工作流

以下是一個(gè)RAG引擎中工作流的示意圖，此流程基本與各大RAG引擎相匹配。雖然各個(gè)不同的RAG引擎內(nèi)部算法可能有所區(qū)別，但整體工作流程大同小異。

流程說明：

• 查詢嵌入化：將用戶輸入的查詢傳遞給嵌入模型，并在語義上將查詢內(nèi)容表示為嵌入的查詢向量。
• 向量數(shù)據(jù)庫查詢：將嵌入式查詢向量傳遞給向量數(shù)據(jù)庫。
• 檢索相關(guān)上下文：檢索前k個(gè)相關(guān)上下文——通過計(jì)算查詢嵌入和知識(shí)庫中所有嵌入塊之間的距離（如余弦相似度）來衡量檢索結(jié)果。
• 上下文融合：將查詢文本和檢索到的上下文文本傳遞給對話大模型（LLM）。
• 生成回答：LLM 將使用提供的內(nèi)容生成回答內(nèi)容。