milvus 文本嵌入实战

文档摘要

milvus 文本嵌入实战本节演示如何将文本向量化后再写入到milvus数据集中，并进行数据召回的实战。 1.嵌入模型下载嵌入模型（Embedding Model）是一种将高维、离散的数据（如文本、图像、用户行为等）映射到低维连续向量空间的技术。其核心目标是通过低维向量捕捉数据的语义特征和关联性，使计算机能够高效处理和分析非结构化信息。例如，单词“猫”可以表示为向量，而“狗”可能对应，两者的向量距离较近，反映了语义的相似性。核心思想嵌入模型基于分布式表示原理，将数据点映射为实数向量，通过向量空间中的距离（如余弦相似度）量化语义关联。例如，Word2Vec通过预测上下文词生成词向量，而BERT则结合上下文动态调整向量表示本节使用bge-small-zh-v1.