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向量检索：Embedding模型与Rerank模型解析

向量检索是RAG系统的第一步，负责从大规模知识库中快速定位相关文档。它的核心思想是将文本转化为数学向量，通过计算向量间的距离来衡量文本的语义相似度。用户问题 → Embedding模型 → 问题向量↓【相似度计算】↓知识库文档 → Embedding模型 → 文档向量Embedding模型和Rerank模型是RAG系统的"黄金搭档"。Embedding模型负责以极低的成本从海量数据中快速召回潜在相