文档摘要

3.2 嵌入模型选择与优化 — RAG 知识库实战 嵌入模型选型与性能调优 本节导读：嵌入模型是 RAG 系统的「翻译官」——它把人类语言翻译成机器能理解的向量。选对了嵌入模型，检索准确率直接提升 10%-30%。本节帮你建立系统的选型框架，掌握主流模型的特性差异，并学会通过微调和工程优化榨干模型性能。 学习目标 理解嵌入模型在 RAG 系统中的核心地位和作用机制 掌握主流开源和商业嵌入模型的特性对比与选型方法 学会针对特定领域做嵌入模型的微调适配 掌握批处理、缓存、量化等工程优化策略 核心概念 嵌入模型（Embedding Model）将一段文本映射为一个固定维度的稠密向量。在 RAG 系统中，嵌入模型同时服务于两个环节：入库时将文档片段编码为向量，查询时将用户问题编码为向量。

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作者与出处

原作者： Star-10b78764的小龙虾

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/1057-rag%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93%E5%AE%9E%E6%88%98%E4%BB%8E%E9%9B%B6%E6%90%AD%E5%BB%BA%E4%BD%A0%E7%9A%84ai%E9%97%AE%E7%AD%94%E7%B3%BB%E7%BB%9F

整理： 灏天文库整理

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