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在自然语言处理（NLP）及RAG技术的发展中，Embedding（嵌入）技术已成为连接理解与创造的桥梁。Embedding通过将文本转化为数学上可处理的向量形式，不仅极大地提升了机器对语言的理解能力，同时也改变了信息检索和处理的方式。在RAG应用中，Embedding的应用使得机器能够在庞大的数据海洋中快速且准确地找到与用户查询语句语义相关性高的信息，再基于这些信息生成响应，实现信息的有效补充和拓展。
Embedding的出现始于简单的词袋模型，随后发展到更为复杂的词嵌入模型，如Word2Vec和GloVe，这些模型能够捕捉词语间的微妙关联，并显著提升语义分析的准确性。随着BERT及其后续模型的推出，Embedding不再仅仅是单一词语的向量表示，而是能够根据上下文动态调整的语境化表示。这些技术的演进，为RAG提供了强大的语义理解基础，使其在问答系统、个性化推荐、内容摘要等多个领域表现出色。
提高生成内容的“精准性”和“相关性”是RAG的核心目标。Embedding之所以是RAG中的核心技术之一，主要是因为它能显著地提高生成内容的精准性和相关性。本节将详细介绍Embedding在RAG中的两个关键作用：语义理解和效率与性能，如表2-1所示。
表2-1 Embedding在RAG中的两个关键作用
Embedding通过将文本转换为向量表示，赋予了机器理解语言的能力。这种转换不仅仅是简单的字符排列，而是将语言的丰富含义和上下文压缩到一个数学空间里。比如，在一个购物问答系统中，用户可能会问：“哪种笔记本电脑最适合设计师使用？”Embedding可以帮助系统理解“笔记本电脑”和“设计师”之间的关联性，进而检索出相关的产品信息。这种对文本深层次语义的捕捉是RAG能够提供精准回答的关键。更多关于Embedding的工作原理将在2.1.2节详细阐述。
在效率与性能方面，Embedding极大地提高了系统处理大规模数据的效率。在现今这个信息爆炸的时代，能够迅速从海量数据中找到用户需要的信息至关重要。Embedding可以通过数学算法迅速地比较向量化文本的相似度，这种方法的计算速度远远超过了传统的文本比较方法。例如，当系统需要从上万篇文章中找到与用户查询最相关的内容时，嵌入向量可以帮助系统快速缩小搜索范围，提供更快的响应速度。
通过深入的语义理解与高效的信息检索，Embedding不仅使RAG系统能够提供更加精准和相关的回答，还极大地提升了用户体验。这些优点使Embedding成为RAG系统不可或缺的一部分。
Embedding的本质是一个浮点数的向量。可以通过两个向量间的距离衡量它们的相关性：距离小表示相关性高，距离大表示相关性低。表2-2展示了Embedding在不同应用场景中的具体应用。
表2-2 Embedding在不同应用场景中的具体应用
Embedding在RAG中是一个高效且复杂的过程，涉及从文本预处理到向量化，再到最终的检索匹配。文本预处理是Embedding中的第一步，此环节的目的是清理和结构化原始文本数据，以便于后续处理。在这个阶段，文本会被分解成更小的单位（如单词或短语），并且去除那些对于理解文本意义无关的元素，如常见的停用词“和”“是”等。有时，也会应用词干提取等技术，以将不同形态的词汇回归到它们的基本形式。
接下来是向量化过程，这是Embedding的核心。通过使用诸如Word2Vec、GloVe或BERT这类先进的Embedding模型，预处理后的文本被转换为一系列数值向量。这些向量是在庞大的语料库上通过机器学习算法训练得到的，能够有效地捕捉并表示单词或短语的深层语义关系。例如，词汇“银行”和“金钱”在向量空间中会比“银行”和“苹果”更为接近，这反映了它们在实际语言使用中的关联性。
最后一步是检索与匹配。在RAG系统中，当用户输入一个查询后，这个查询同样会被转换成向量形式。然后系统将这个查询向量与一个预先构建好的、包含大量文档向量的数据库进行比较，通过计算向量之间的相似度来检索出最相关的文档。这些文档的内容随后被用作生成模型的输入。这个过程不仅快速高效，而且大大提高了信息检索的准确性和系统的响应速度。
通过这一系列精细的步骤，Embedding为RAG系统提供了强大的语义理解能力和高效的信息检索机制，使得系统能够在处理复杂查询时表现出卓越的性能。
Embedding的发展历程是自然语言处理领域的一段重要历史，从早期的信息检索到现代的深度学习模型，Embedding经历了多次变革和进化。
Embedding的思想可以追溯到20世纪70年代，当时的信息检索和问答系统开始探索如何从文本中提取有用信息。这一时期的研究主要集中在通过自然语言处理技术，从文本数据中获取结构化信息。这些早期的方法主要依赖基于规则和统计的方法，例如布尔检索和概率检索模型。这些方法虽然能够在某种程度上解决文本检索和问答问题，但在处理大规模语料和复杂语义关系时面临诸多限制。
在早期，常用的文本表示方法是One-Hot（独热）编码。这种方法将每个单词表示为一个高维向量，该向量中只有一个位置为1，其余位置为0。例如，假设我们有一个包含“银行”“金钱”和“苹果”的词语表，如表2-3所示。
表2-3 词语表示例
One-Hot编码虽然简单且直观，但仍存在一些缺点。当词汇表较大时，One-Hot向量的维度会非常高，导致计算和存储开销大。其次，One-Hot向量无法捕捉单词之间的语义关系，例如，“银行”和“金钱”在One-Hot编码中完全不相关，但在实际语义中高度相关。
2013年，Google的研究团队提出了Word2Vec模型，这是Embedding发展的一个重要里程碑。Word2Vec通过使用浅层神经网络将单词映射到向量空间中，使得语义相似的词在向量空间中距离更近。Word2Vec有两种主要的训练方法：连续词袋模型（CBOW）和跳跃模型（Skip-gram）。CBOW模型通过上下文预测中心词，Skip-gram模型则通过中心词预测上下文。这两种方法使得模型能够捕捉单词间的语义关系，大大提高了文本的语义表示能力。例如，在训练过程中，Word2Vec会学习到“银行”和“金钱”之间的关系较强，而“银行”和“苹果”之间的关系则较弱。训练好的模型可以将这些关系反映在向量空间中，使得“银行”和“金融”的向量更加接近。
同年，斯坦福大学的研究团队推出了GloVe模型。GloVe通过全局词共现矩阵进行训练。相比Word2Vec，GloVe不仅考虑了局部上下文信息，还结合了全局统计信息。GloVe的训练目标是使得词对之间的向量差异能够反映其在语料库中的共现概率，这进一步提升了嵌入向量捕捉语义信息的能力。例如，GloVe模型可以通过分析大量文本语料，捕捉“国王-男人+女人≈女王”这种语义关系。这种方法不仅能捕捉单词间的直接关系，还能反映更复杂的语义关联关系。
2018年，Google发布了BERT模型，这是Embedding技术的又一次重大飞跃。BERT模型基于Transformer架构，通过双向编码器架构同时考虑词的前后文信息，使得嵌入向量能够更好地捕捉复杂的语义关系。与之前的模型不同，BERT使用了预训练和微调的策略：首先在大规模无标注语料上进行预训练，然后在特定任务上进行微调。这种策略使得BERT在多个NLP任务上表现出色，例如问答系统、文本分类和命名实体识别等。例如，在问答系统中，BERT能够理解用户问题的上下文，并结合相关文档生成准确的答案。Transformer架构不仅用于BERT，还在GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型中得到了广泛应用。这些模型的成功表明基于Transformer的Embedding能够显著提升NLP系统的性能和鲁棒性。例如，GPT-3模型通过在海量文本数据上预训练，然后通过少量任务的特定数据进行微调，能够生成高质量的自然语言文本，从而在对话系统、内容生成和翻译等多个领域取得了突破性进展。
Embedding的发展从早期的信息检索方法逐渐演变为现代的深度学习模型，如Word2Vec、GloVe和BERT。这些技术的进步不仅提高了文本的语义表示能力，也推动了自然语言处理领域的整体发展。通过将文本映射到向量空间中，Embedding为信息检索、文本分类、问答系统等多种应用提供了强大的技术支持。未来，随着研究的不断深入和技术的不断创新，Embedding在NLP中的应用将变得更加广泛和深入。
现在市面上的大模型厂家基本上都有自己自研的Embedding模型，并且提供了相关的开发者文档，开发者可以直接根据文档调用Embedding API以简单执行一次Embedding任务。
为了更好地理解这一过程，下面是一个使用OpenAI的Embedding API的代码示例，用于计算“银行”分别与“金钱”和“苹果”的相似度。
为了计算多个向量之间的相似度并排序，我们可以使用余弦相似度（Cosine Similarity），这是在向量模型中一种常用的相似度度量方法。
余弦相似度的计算公式为：
具体展开表示，则余弦相似度公式可以表示为：
在实际应用中，特别是在自然语言处理和信息检索中，余弦相似度常用于衡量文本之间的相似性。余弦相似度的值介于-1到1之间：
❍1表示两个向量方向完全相同。
❍0表示两个向量正交（没有相似性）。
❍-1表示两个向量方向完全相反。
我们使用余弦相似度计算三个嵌入向量之间的相似度并排序：
打印结果如表2-4所示。
表2-4 结果示例
通过这个代码示例，我们可以清晰地看到Embedding在将文本转换为数值向量时的具体实现过程。“银行”和“金钱”在向量空间中会比“银行”和“苹果”更为接近，说明它们能够有效地捕捉并表示单词或短语的深层语义关系。Embedding不仅使得机器能够更好地理解和处理人类的语言，也为各种RAG应用提供了坚实的技术基础。