在當(dāng)今人工智能的浪潮中，RAG（檢索增強(qiáng)生成）技術(shù)大放異彩，像是 RAGFlow、Qanything、Dify、FastGPT 等 RAG 引擎，逐漸走進(jìn)大家的視野。在這些強(qiáng)大的 RAG 引擎背后，有一個(gè)關(guān)鍵組件起著不可或缺的作用，它就是嵌入模型（Embedding Model）。今天，就讓我們一起深入了解一下這個(gè)神秘的嵌入模型吧！

1. Embedding 究竟是什么？

在了解嵌入模型之前，得先搞清楚 Embedding 的概念。簡(jiǎn)單來說，Embedding 是一種 “神奇魔法”，能把離散的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如文本里的單詞、句子或者整篇文檔，轉(zhuǎn)化成連續(xù)向量。

在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域，它的作用尤為突出。計(jì)算機(jī) “看不懂” 文本內(nèi)容，而 Embedding 就負(fù)責(zé)把文本變成固定長(zhǎng)度的實(shí)數(shù)向量，讓計(jì)算機(jī)能夠理解和處理。

比如說 “人騎自行車” 這句話，計(jì)算機(jī)面對(duì) “人”“騎”“自行車” 這些文字時(shí)一臉茫然，但經(jīng)過 Embedding 的 “加工”，“人” 可以表示為 [0.2, 0.3, 0.4] ，“騎” 表示為 [0.5, 0.6, 0.7] ，“自行車” 表示為 [0.8, 0.9, 1.0] 。有了這些向量，計(jì)算機(jī)就能大顯身手了，它可以分析 “人” 和 “自行車” 之間的關(guān)系，判斷 “騎” 這個(gè)動(dòng)作和它們的關(guān)聯(lián)性。

而且，Embedding 還能幫助計(jì)算機(jī)處理自然語言里復(fù)雜的關(guān)系。像 “人” 和 “騎手” 這種相似的詞，在向量空間里就離得很近；而 “人” 和 “汽車” 不相似，在向量空間里就離得很遠(yuǎn)。這是為什么呢？因?yàn)橛?jì)算機(jī)只認(rèn)識(shí)數(shù)字，把文本轉(zhuǎn)化成向量，就相當(dāng)于給數(shù)據(jù)在數(shù)學(xué)空間里找了個(gè) “地址”，計(jì)算機(jī)處理起來就更高效啦。

2. Embedding Model 揭秘

在自然語言處理中，嵌入模型（Embedding Model）是將詞語、句子或文檔轉(zhuǎn)換成數(shù)字向量的技術(shù)。它就像一個(gè) “指紋生成器”，給每個(gè)詞或句子分配一個(gè)獨(dú)特的 “指紋”，這個(gè) “指紋” 就是在數(shù)學(xué)空間里表示它們含義的固定長(zhǎng)度數(shù)字向量。

借助這個(gè)模型，計(jì)算機(jī)能對(duì)文本進(jìn)行各種數(shù)學(xué)計(jì)算。比如計(jì)算兩個(gè)詞語向量之間的距離（像余弦相似度），就能知道它們?cè)谡Z義上有多相似；把句子里所有詞語向量聚合起來（求平均值或者加權(quán)和），就能得到整個(gè)句子的向量表示，進(jìn)而分析句子的語義信息。

嵌入模型在很多 NLP 任務(wù)中都有重要應(yīng)用：

• 語義搜索：輸入 “如何制作披薩？”，系統(tǒng)通過計(jì)算查詢向量和文檔庫中各文檔向量的相似度，就能找到最相關(guān)的烹飪指南。
• 情感分析：面對(duì) “這款手機(jī)性能出色，但電池續(xù)航一般” 這樣的產(chǎn)品評(píng)論，系統(tǒng)能分析出整體是正面評(píng)價(jià)，但也有負(fù)面因素。
• 機(jī)器翻譯：輸入 “我喜歡貓”，系統(tǒng)能把它翻譯成英文 “I like cats”。
• 問答系統(tǒng)：提問 “太陽有多大？”，系統(tǒng)借助嵌入模型找到相關(guān)天文學(xué)文檔，給出詳細(xì)回答。
• 文本分類：根據(jù)內(nèi)容向量表示，把新聞文章自動(dòng)分類成政治、體育、科技等類別。
• 命名實(shí)體識(shí)別（NER）：在 “李華在北京大學(xué)學(xué)習(xí)” 這句話里，能識(shí)別出 “李華” 是人名，“北京大學(xué)” 是組織名。

3. 嵌入模型在 RAG 引擎中的關(guān)鍵作用

在 RAG 引擎里，嵌入模型可是 “頂梁柱”，主要有以下這些作用：

• 文本向量化：把用戶的問題和大規(guī)模文檔庫中的文本都轉(zhuǎn)化為向量。比如用戶問 “如何制作意大利面？”，嵌入模型就把這個(gè)問題變成高維向量。
• 信息檢索：用用戶的查詢向量在文檔庫的向量表示里找最相似的文檔。RAG 引擎計(jì)算問題向量和文檔庫中每個(gè)文檔向量的相似度，返回和制作意大利面步驟相關(guān)的文檔。
• 上下文融合：把檢索到的文檔和用戶問題結(jié)合，形成新的上下文，用于生成回答。關(guān)于意大利面的文檔被嵌入模型轉(zhuǎn)成向量后，和問題向量一起作為上下文，輸入到生成模型里。
• 生成回答：生成模型利用融合后的上下文，生成連貫、準(zhǔn)確的回答。RAG 引擎結(jié)合問題和檢索到的文檔，生成詳細(xì)的意大利面制作指南。
• 優(yōu)化檢索質(zhì)量：通過微調(diào)嵌入模型，提升檢索的相關(guān)性和準(zhǔn)確性。在醫(yī)學(xué)或法律這些特定領(lǐng)域使用 RAG 引擎時(shí)，可以用領(lǐng)域特定數(shù)據(jù)微調(diào)嵌入模型，讓檢索結(jié)果更靠譜。
• 多語言支持：在多語言環(huán)境下，嵌入模型能處理不同語言的文本。用戶用中文提問，文檔庫是英文內(nèi)容，嵌入模型要把兩種語言的文本都轉(zhuǎn)化到統(tǒng)一的向量空間，方便檢索。
• 處理長(zhǎng)文本：把長(zhǎng)文本分割成多個(gè)片段，給每個(gè)片段生成 Embedding，提高檢索效率。長(zhǎng)篇文章或報(bào)告可以被分成多個(gè)部分，每個(gè)部分都生成向量，還不會(huì)損失太多語義信息。

從 RAG 引擎的工作流（查詢嵌入化、向量數(shù)據(jù)庫查詢、檢索相關(guān)上下文、上下文融合、生成回答）中也能看出，嵌入模型處于核心位置，它就像一座橋梁，連接著用戶查詢和大量文本數(shù)據(jù)，讓信息檢索和文本生成得以實(shí)現(xiàn)。

本文轉(zhuǎn)載自??鴻煊的學(xué)習(xí)筆記??，作者：乘法破浪jxj