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RAG技术是检索增强生成的缩写，它结合了信息检索和文本生成两大功能。在RAG系统中，Embedding技术扮演着至关重要的角色，它能够将文本转换为数值向量，实现高效的语义检索。让我们来看看这个过程是如何工作的。
Embedding模型的训练是一个复杂的过程。模型通过学习大量文本数据，掌握如何将词语、句子映射到高维向量空间。训练后的模型能够识别语义相似性，比如"猫是动物"和"狗是宠物"这两个句子，由于都描述动物，它们的向量表示会比较接近。而"汽车很快"这样的句子，由于语义不同，向量表示就会相距较远。
知识库的向量化索引是RAG系统的重要预处理步骤。首先，我们将大型文档分割成较小的文本块，这样便于处理和检索。然后，使用训练好的Embedding模型将每个文本块转换成对应的向量表示。最后，将这些向量连同原始文本一起存储在专门的向量数据库中，建立高效的索引结构，为后续的快速检索做好准备。
向量相似度检索是RAG系统的核心环节。当用户输入查询时，系统首先使用相同的Embedding模型将查询转换为向量。然后计算这个查询向量与知识库中所有文档向量的相似度，通常使用余弦相似度等度量方法。系统会根据相似度分数排序，选择最相似的前几个文本块作为检索结果，为后续的生成提供相关上下文。
总结RAG系统中Embedding技术的完整工作流程：用户提出查询后，系统使用Embedding模型将查询转换为向量，然后在预先建立的向量数据库中进行相似度搜索，找到最相关的知识片段。这些检索到的上下文信息与原始查询一起输入给大语言模型，最终生成准确且有依据的答案。Embedding技术的核心价值在于实现了语义级别的文本理解，突破了传统关键词匹配的局限性，为RAG系统提供了高效准确的信息检索能力。