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​​RAG应用核心揭秘:选对Embedding模型,准确率飙升200%!​
Embedding模型是大型语言模型(LLM)的核心,负责将文本转换为高维向量空间中的数值表示,从而使语义关系转化为可计算的数学关系。如果选错Embedding模型,RAG系统可能会检索到不相关或低质量的数据,导致答案不准确、成本增加以及用户体验下降。今天我将深入探讨Embedding的核心概念、重要性、选择策略,并结合实际场景做解析。
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2025-09-26
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2025-09-26
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