BERT
大模型之嵌入与向量化的区别是什么？
嵌入和向量化都是将数据转化为向量的过程，但嵌入更注重保留语义关系并能通过学习捕捉深层关系；向量化则侧重直接性，不需学习，通常基于规则或统计生成稀疏向量。二者可以结合使用以优化表示质量。
影响RAG检索效果的原因有那些？
RAG系统中检索环节存在问题包括数据质量问题、向量化表示、检索方法与算法等多方面因素，文章提出优化建议以提升其性能，如使用高质量嵌入模型、定期更新数据库及调整相似度度量参数等。
嵌入和向量化都是将数据转化为向量的过程，但嵌入更注重保留语义关系并能通过学习捕捉深层关系；向量化则侧重直接性，不需学习，通常基于规则或统计生成稀疏向量。二者可以结合使用以优化表示质量。
RAG系统中检索环节存在问题包括数据质量问题、向量化表示、检索方法与算法等多方面因素，文章提出优化建议以提升其性能，如使用高质量嵌入模型、定期更新数据库及调整相似度度量参数等。