Embedding · 向量化
英文：embedding/ɪmˈbedɪŋ/（重音在 bed）
知识库与 RAG难度：硬核 ★★★
🗣️一句话大白话
把一段文字变成一串数字（向量），意思相近的文字，数字也相近。机器靠它理解「语义相似」——不比对字面，比对含义。
🎬真实场景
你搜「怎么退货」，知识库里那篇写的是「售后退款流程」——一个字都不一样。关键词搜索找不到，但两段话变成向量后挨得很近，一搜就中。语义搜索的地基就是它。
📮你可以这样说
「不用对 AI 说——这是幕后技术。但选知识库产品时问一句「是语义检索还是关键词检索」，前者就是用了 Embedding。」
⚠️边界与常见误解
- ▸数学上的相近不等于答案正确：谣言和真话可能很近，最终要靠模型照资料回答
- ▸行业黑话、缩写会影响效果，用真实用户的问题去测试
- ▸它只管「找得到」，不管「答得对」