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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

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张小明

前端开发工程师

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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

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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