嵌入 (Embeddings) 是 RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 工作流程中检索的基础。它们使 AI 系统能够通过将文本转换为捕获语义意义的数值向量来查找相关信息。 在 RAG 中，嵌入用于索引文档和处理用户查询，从而使系统能够在生成响应之前有效地检索最相关的上下文数据。 如果没有嵌入，RAG 将无法有效地将用户输入连接到外部知识源，这使得它们对于准确的、具有上下文意识的输出至关重要。
在检索过程中，嵌入将用户查询和文档数据库都转换为共享的向量空间。 例如，像“太阳能电池板如何工作？”这样的查询被转换为嵌入，然后将其与存储在向量数据库中的文档（例如，文章、手册）的预先计算的嵌入进行比较。 诸如 FAISS 或 Pinecone 之类的工具通过在向量空间中找到最近邻来优化此搜索，从而确保系统检索具有相似语义的文档。 此步骤依赖于嵌入的质量：如果它们准确地捕获含义，则检索到的上下文将与查询对齐。 开发人员通常使用 Sentence-BERT 或 OpenAI 的 text-embeddings 之类的模型来生成这些向量，从而确保查询和文档表示之间的一致性。
在生成阶段，检索到的文档充当语言模型的上下文。 在这里，嵌入通过确保模型可以访问相关信息来间接影响输出质量。 例如，使用 RAG 的客户支持聊天机器人可能会根据嵌入相似性提取与用户问题相关的常见问题解答条目，从而使模型能够生成精确的答案。 开发人员必须考虑实际因素：将大型文档分块为较小的可嵌入片段，预处理数据以消除噪声，以及使用近似最近邻搜索等技术优化检索速度。 选择正确的嵌入模型并保持查询和文档处理管道之间的一致性对于避免降低性能的不匹配至关重要。