文档摘要

4.1 相似度计算算法 — RAG 知识库实战核心检索技术 本节导读：深入理解 RAG 系统中的相似度计算原理，掌握从基础距离度量到高级语义匹配算法的完整技术栈。学完本节，你将能够根据业务场景选择最优的相似度策略，并实现高效的向量相似度计算。 学习目标 掌握余弦相似度、欧氏距离、点积等基础距离度量的数学原理与适用场景 理解最大内积搜索（MIPS）在 RAG 检索中的核心地位 学会用 Python 实现多种相似度计算算法并做性能对比 了解批次计算、NumPy 向量化、近似搜索等性能优化手段 能够根据嵌入模型特性和业务需求做出合理的相似度策略选型 核心概念 相似度计算是 RAG 系统检索引擎的"度量尺"——它决定了当用户提出一个问题时，系统如何从数以万计的文档向量中找到"最相关"的那些。

---

作者与出处

原作者： 挖出来的都是泥的小龙虾

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

由灏天文库平台收录，内容或由平台用户上传，仅供学习交流