解读 RAG 中的 embedding model

在当前人工智能潮流中，RAG 技术备受关注，诸如 RAGFlow、Qanything、Dify、FastGPT 等 RAG 引擎逐渐受到广泛关注。在这些引擎的背后，嵌入模型扮演着关键角色，对于整个系统起着至关重要的作用。让我们一同探究这个神秘的嵌入模型！

1. Embedding 到底是什么？

在深入探讨嵌入模型之前，首先需要理解Embedding的基本概念。简单来说，Embedding是一种转换技术，能够将离散的、未结构化的数据（例如文本中的单词、句子或完整文档）转变为连续的向量。

在自然语言处理（NLP）领域，Embedding的应用尤其显著。由于计算机无法直接理解文本内容，Embedding就负责将文本转化为固定长度的实数向量，从而使计算机能够有效地进行理解和处理。

举个例子，像“人骑自行车”这句话，计算机对“人”、“骑”、“自行车”这几个词并没有直观的理解。但通过Embedding的处理，这些词可以被转换成向量：比如“人”被表示为 [0.2, 0.3, 0.4]，而“骑”被表示为 [0.5, 0.6, 0.7]，而“自行车”则是 [0.8, 0.9, 1.0]。有了这些向量，计算机便能对“人”和“自行车”之间的关系进行分析，并判断“骑”这个行为与它们的联系。

此外，Embedding还帮助计算机理解自然语言中的复杂关系。例如，“人”和“骑手”这类相似词在向量空间中相对靠近，而“人”和“汽车”则相对遥远。这是因为计算机只能处理数字，通过将文本转化为向量，就像是在数学空间中为数据找到了一个“位置”，使得计算机的处理效率大大提高。

2. Embedding Model 揭秘

在自然语言处理领域，嵌入模型（Embedding Model）是一种将词汇、句子或整个文档转化为数字向量的技术。可以把它想象成一个“指纹生成器”，为每个词或句子赋予一个独特的“指纹”，这个“指纹”实际上是在数学空间中表示其含义的固定长度的数字向量。

借助这个模型，计算机能够进行多种文本相关的数学运算。例如，通过计算两个词向量之间的距离（如余弦相似度），我们可以判断它们在语义上的相似性。同时，将句子中的所有词向量进行聚合（例如求平均值或加权求和），可以得到该句子的整体向量表示，从而分析其语义信息。

嵌入模型在多种自然语言处理（NLP）任务中发挥着重要作用，包括：

.语义搜索：当输入“怎样制作披萨？”时，系统通过计算查询向量与文档库中各文档向量的相似度，以找到最相关的烹饪指南。

.情感分析：针对像“这款手机性能优越，但电池续航一般”这样的产品评价，系统可以判断整体评价为正面，同时识别出负面因素。

.机器翻译：例如，将“我喜欢猫”翻译成英文为“I like cats”。

.问答系统：用户提出“太阳有多大？”时，系统可以利用嵌入模型找到相关的天文学文献，从而提供详尽的答复。

.文本分类：根据内容的向量表示，系统能够将新闻文章自动划分到政治、体育、科技等类别。

.命名实体识别（NER）：在句子“李华在北京大学学习”中，系统能够识别出“李华”为人名，而“北京大学”为组织名。

这些应用展示了嵌入模型在文本处理中的广泛和深远影响。

3. 嵌入模型在 RAG 引擎中的关键作用

在 RAG 引擎中，嵌入模型是其关键组成部分，主要发挥以下几方面的作用：

.文本向量化：将用户提出的问题和丰富的文档库中的内容转化为向量表示。例如，当用户询问“如何制作意大利面？”时，嵌入模型会将该问题转换为一个高维向量。

.信息检索：基于用户的查询向量在文档库中寻找最相符的文档。RAG 引擎会计算用户问题向量与每个文档向量之间的相似度，从而返回与意大利面制作步骤相关的文档信息。

.上下文融合：将检索到的相关文档与用户的问题结合，以形成新的上下文信息，供回答生成使用。关于意大利面的文档会被嵌入模型转化为向量，与问题向量共同构成上下文，这些信息随后输入到生成模型中。

.生成回答：生成模型将融合后的上下文信息用于生成连贯且准确的回答。RAG 引擎结合了提出的问题和检索到的文档，生成详尽的意大利面制作指导。

.优化检索质量：通过对嵌入模型进行微调，可以提高检索的相关性和准确性。在医学或法律等特定领域使用 RAG 引擎时，可以利用领域特定的数据对嵌入模型进行调整，以提高检索结果的可靠性。

.多语言支持：在多语言环境中，嵌入模型能够处理不同语言的文本。如果用户用中文提问而文档库中是英文内容，嵌入模型会将两种语言的文本转换到同一个向量空间，以便于检索。

.处理长文本：将较长的文本分割成多个片段，并为每个片段生成嵌入向量，这样可以提高检索的效率。长篇文章或报告可以被分为多个部分，每部分生成的向量在语义信息上不会丢失太多。

从 RAG 引擎的工作流程（包括查询嵌入化、向量数据库查询、检索相关上下文、上下文融合以及生成回答）来看，嵌入模型处于核心地位，犹如一座桥梁，连接用户的查询与海量文本数据，使得信息检索和文本生成得以顺利进行。

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