【哥飞解答】为什么 RAG 要用到 Embedding

在这篇文章中，哥飞深入浅出地解释了RAG（检索增强生成）技术与Embedding（嵌入）技术如何协同工作，以提升AI在回答问题时的准确性。文章首先指出了大模型在处理长文本时的限制，即上下文Token长度有限，无法一次性处理整个文档。为了解决这个问题，RAG技术被用来挑选与问题最相关的信息片段。而Embedding技术则通过将文本转换为高维向量，实现了语义上的匹配，使得AI能够理解并挑选出与问题语义上最接近的内容。 文章中还提到了如何将一本30万字的PDF文档进行RAG处理，包括预处理、分段、向量化等步骤，并强调了在实际操作中需要根据内容和使用场景进行调整。此外，哥飞还提到了除了Embedding技术外，还可以结合传统的搜索方法来提高RAG的效果。 总的来说，这篇文章为非技术人员提供了一个清晰的视角，去理解RAG和Embedding技术在AI问答领域的应用。哥飞用通俗易懂的语言，将复杂的技术概念转化为易于理解的信息，让读者能够快速把握文章的核心内容。文章的结构清晰，逻辑严密，既有理论解释，也有实际操作的指导，对于想要了解AI问答技术的人来说，是一篇非常有价值的资料。

【哥飞解答】为什么 RAG 要用到 Embedding

RAG技术通过检索增强生成，结合Embedding技术实现语义匹配，挑选与问题最相关的信息，提升AI回答的准确性。