Embedding 与向量表示
RAG 与企业知识库基础#FDE#第十三阶段#RAG 与企业知识库基础#Embedding 与向量表示约 434 字 · 1 分钟阅读
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Embedding 向量用于知识检索的基本思路是什么？
追问 语义相近与关键词完全相同有何差别？
查询和文档向量是否必须来自兼容的模型？
追问 更换一个编码模型后旧索引能否继续直接使用？
向量维度和相似度度量为何需要与索引配置匹配？
追问 余弦距离、点积和欧氏距离有什么验证要求？
如何选择适合中文与专业术语的 Embedding 模型？
追问 应使用什么领域样本做对比？
查询向量和文档向量的预处理应如何保持一致？
追问 大小写、空白、前缀或指令差异可能有什么影响？
Embedding 模型升级通常需要做哪些迁移？
追问 怎样安排双索引、回填和旧索引退役？
一个文档块是否只需要一个向量？
追问 多语言、标题和正文拆分可能如何改变表示？
向量相似度分数能否直接作为答案置信度？
追问 分数分布为何依赖模型、语料和检索配置？
如何处理空文本、超长文本或向量服务失败？
追问 索引状态怎样防止部分文档被静默漏掉？
Embedding 调用的成本、延迟和数据条件如何评估？
追问 批量、缓存和本地模型各有哪些运维要求？