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核心技术解析：词嵌入与RAG工作流程详解

课程概述

在上一节课中，我们学习了RAG技术的基本概念及其解决的核心问题。本节课我们将深入RAG的技术内核，重点解析两个关键技术组成部分：

1. 词嵌入（Embedding）技术——实现语义相似度计算的基础
2. RAG工作流程——从问题输入到答案输出的完整过程

通过本节课的学习，你将能够：

• 理解词嵌入技术的基本原理和在RAG中的作用
• 掌握RAG的完整工作流程和技术细节
• 了解各个组件之间的协作关系
• 为进一步的RAG实战应用奠定技术基础

词嵌入技术详解

词嵌入是现代自然语言处理中的核心技术之一，也是RAG系统能够准确检索相关信息的关键所在。

什么是词嵌入？

词嵌入是一种将文本（单词、句子甚至整个文档）映射到连续向量空间的技术。在这个向量空间中，语义相近的文本在几何距离上也会更接近。

简单来说，词嵌入实现了这样的转换：

"人工智能" → [0.23, -0.15, 0.67, 0.41, ...] "机器学习" → [0.21, -0.12, 0.65, 0.39, ...] "苹果手机" → [-0.11, 0.45, -0.23, 0.78, ...]