一、什么是 Embedding？简单来说： Embedding（嵌入），就是把词语、句子或任何类型的信息转化成一组数字（向量），使计算机能够理解并处理它们。 就好像，把每个词汇或概念都“放置”（嵌入）到一个巨大的空间里，每个词都有自己独特的“位置”坐标（数字向量），距离越近的词含义越相似，距离越远则含义差别越大。 举个例子： 「猫」→ [0.5， 1.2， 0.3， …] 「狗」→ [0.51， 1.19， 0.29， …] 它们含义相似，所以坐标非常靠近；而「苹果」的坐标可能很远，因为含义不相关。 二、什么是 Embedding Model？Embedding Model（嵌入模型）指的就是专门用来生成 embedding 的机器学习模型。 常见的 embedding model 如：Word2Vec、GloVe、FastText、BERT 的 Embedding 层、OpenAI 的 Text Embedding 模型（如 ada-002） 这些模型的作用就是： 把任意的文本输入（比如单词、句子甚至整篇文章），转换成固定长度的数字向量，从而捕捉词语或文本背后的语义关系。 三、Embedding 的作用是什么？Embedding 具有非常重要的实际应用价值： 相似度搜索与推荐
当你要搜索和「苹果」相似的东西时，embedding 模型就可以帮你快速找到「梨子」、「水果」这些相关词或概念。 推荐引擎也经常使用 embedding 来进行精准推荐。 2. 自然语言处理任务的基础 作为 LLM（大语言模型）的准备步骤：所有文字信息都会先被转换成 embedding 向量，再进行后续的语言理解、生成任务。 3. 分类任务与情感分析 Embedding 向量让计算机能够快速判断一句话的情感（正面、负面、中性）或者话题分类。 4. 信息检索与问答系统（RAG） 可以快速找到与你提问相匹配的答案或文档内容，从而实现高效的智能问答。 四、Embedding 与 LLM 的关系大语言模型（LLM），本质上首先会把用户输入（prompt）通过 embedding 转换成一串数字，捕捉背后的含义。 然后再通过复杂的神经网络推理，输出相应的答案，最后再把这些数字转回人类能够理解的文字。 也就是说：Embedding 是大语言模型理解世界、实现智能沟通的第一步，也是最重要的一步。 五、详细说下 RAG 和 Embedding 的关系我们都知道 RAG 简单来说可以分成两步： 检索（Retrieval）：用户提出问题后，先在一个预先准备的知识库中寻找最相关的内容片段。 生成（Generation）：将检索到的内容与用户的问题一起交给大语言模型（LLM），生成最终答案。 而Embedding Model就在第一步——检索阶段发挥核心作用。 Embeddding Model 在 RAG 中的作用细节Embedding Model 主要负责： 1） 把知识库内容和用户问题都转成向量Embedding 模型会将知识库的文档或文本片段提前转换成数字向量，构建一个向量数据库（Vector Database）。 用户每次提出问题时，问题本身也会通过 embedding 模型转换成一个向量。 举例： 用户问题： “如何减轻焦虑感？” → Embedding: [0.21, 0.92, 0.15, …] 文档片段： “冥想能有效减轻焦虑情绪……” → Embedding: [0.20, 0.93, 0.14, …] 2）进行语义相似性检索Embedding 模型把问题转化为向量后，系统通过向量相似度计算（如余弦相似度 Cosine Similarity），快速从向量数据库中检索出最相关的文本片段。 语义相似度越高（即向量距离越近）的片段，越可能是用户问题的准确答案或相关知识。 举例： 向量相似度计算结果： [用户问题] ↔ [文档片段 1] → 0.95 ✅ [用户问题] ↔ [文档片段 2] → 0.52 ❌ 选取相似度更高的文档片段 1，提供给大语言模型做进一步回答。 六、Tokenization 和 Embedding 是什么关系？Tokenization（分词）是什么？
Tokenization是指将原始文本拆分成更小的单位（称为“token”）。在大模型训练中： token 是模型处理的基本单位，可以是： 举个?： 原始句子： "我喜欢学习 AI 技术"
tokenization 后的可能结果： ["我"， "喜欢"， "学习"， "AI"， "技术"]
Tokenization 是为了让模型能更高效地处理文本数据。模型不能直接处理整句话，而是需要把它拆解成易于处理的小单元。 2、Embedding（嵌入）是什么？Embedding是指把上述拆解后的每一个 token 转化为一个数字向量。 Embedding 模型会为每个 token 分配一个固定长度的数字向量。 这些向量蕴含了每个 token 的语义信息。 再举个?： Token "喜欢" 转化为 Embedding 向量： "喜欢" → [0.32， 1.20， -0.24， ...] Token "学习" 转化为 Embedding 向量： "学习" → [0.11， 0.85， -0.41， ...] Embedding 让模型能够以数学方式理解和处理 token 背后的意义。 3、分词（Tokenization）和 Embedding 的关系是什么？在模型的训练中，它们的关系是前后顺序： 第一步：Tokenization（将句子变为 token 序列）。 第二步：Embedding（将每个 token 转化成向量）。 也就是说： 原始文本 → 分词 （Tokenization） → Token 序列 → 嵌入 （Embedding） → 数字向量序列
4、总结一下二者的区别联系
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