RAG-搞懂嵌入向量的生成

上文我们讲到如何对文档进行分块，那文档分块后就能直接放入向量数据库中并检索了吗？答案是否定的，文档分块后需要通过嵌入模型将数据转成向量表示。所以本文主要讲述如何将数据转成向量以及选择合适的嵌入模型。

在文档切块后，通过embedding将文本计算成向量表示，并存入向量库

代码实现

相似度匹配

通过openAI 的 text-embedding-3-small嵌入模型实现：查询哪位用户最关注“浙江某科技有限公司”。将文本转换成稠密向量（Dense），通过语义相似度，找到这位用户。

流程如下：

企业财务报表.csv

实现：

import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from openai import OpenAI
​
​
# 客户端
client = OpenAI(
    base_url=os.getenv("PROXY_AI_BASE_URL"),
    api_key=os.getenv("PROXY_AI_API_KEY")
)
​
# ==============================
# user_id, company_name
# ==============================
df = pd.read_csv("企业财务报表.csv", encoding="utf-8")
​
# ==============================
# 生成向量函数
# ==============================
def get_embedding(text):
    rsp = client.embeddings.create(input=[text], model="text-embedding-3-small")
    return np.array(rsp.data[0].embedding)
​
# ==============================
# 为每个企业生成一个简单的文本
# ==============================
company_names = df["company_name"].unique()
company_texts = {c: f"企业名称：{c}" for c in company_names}
​
# ==============================
# 生成企业向量
# ==============================
company_vectors = {}
for c in company_names:
    vec = get_embedding(company_texts[c])
    company_vectors[c] = vec
    print(f"\n企业：{c}")
    print("向量前10个值：", vec[:10])  # <-- 打印真实向量
​
# ==============================
# 生成用户向量（关注企业的平均向量）
# ==============================
user_vectors = {}
for user_id, group in df.groupby("user_id"):
    vecs = [company_vectors[row["company_name"]] for _, row in group.iterrows()]
    user_vectors[user_id] = np.mean(vecs, axis=0)
​
# ==============================
# 随便选一个目标企业
# ==============================
target_company = "浙江某科技有限公司"
target_vec = company_vectors[target_company]
​
# ==============================
# 计算相似度
# ==============================
results = []
for uid, uvec in user_vectors.items():
    sim = cosine_similarity([uvec], [target_vec])[0][0]
    results.append((uid, sim))
​
result_df = pd.DataFrame(results, columns=["user_id", "similarity"])
result_df = result_df.sort_values(by="similarity", ascending=False)
​
print("\n======================================")
print(f"最可能关注 {target_company} 的用户")
print(result_df.head())

输出结果：

从结果上看user011是最关注“浙江某科技有限公司”的用户。

关键词检索

用BM25算法，把关键词文本变成稀疏向量。

其流程：财务文本->分词（营业收入、净利润、资产负债率...）->统计词频->计算BM25分数（重要关键词=高分）->输出【稀疏向量】{编号:分数}

实现：

from collections import Counter
import math
​
# ======================
# 企业财务知识文本（你的项目场景）
# ======================
finance_texts = [
    "2024年公司营业收入12.5亿元，同比增长18%，净利润1.8亿元",
    "企业资产负债率22%，流动比率1.98，偿债能力处于健康水平",
    "研发投入1.9亿元，占总营收比例15.2%，同比提升2.3个百分点",
    "经营活动现金流净额3.2亿元，比去年同期增加1.1亿元",
    "公司毛利率14.6%，期间费用率控制在8.3%，盈利能力稳定"
]
​
# 超参数（BM25标准）
k1 = 1.5
b = 0.75
​
# ======================
# 构建财务词表
# ======================
vocabulary = set(word for text in finance_texts for word in text.split("，"))
vocab_to_idx = {word: idx for idx, word in enumerate(vocabulary)}
​
# ======================
# 计算 IDF
# ======================
N = len(finance_texts)
df = Counter(word for text in finance_texts for word in set(text.split("，")))
idf = {word: math.log((N - df[word] + 0.5) / (df[word] + 0.5) + 1) for word in vocabulary}
​
# ======================
# 平均文本长度
# ======================
avg_text_len = sum(len(text.split("，")) for text in finance_texts) / N
​
# ======================
# BM25 稀疏嵌入（关键词权重）
# ======================
def bm25_sparse_embedding(text):
    tf = Counter(text.split("，"))
    text_len = len(text.split("，"))
    embedding = {}
    for word, freq in tf.items():
        if word in vocabulary:
            idx = vocab_to_idx[word]
            score = idf[word] * (freq * (k1 + 1)) / (freq + k1 * (1 - b + b * text_len / avg_text_len))
            embedding[idx] = score
    return embedding
​
# ======================
# 输出每个财务文本的稀疏向量
# ======================
for i, text in enumerate(finance_texts):
    sparse_emb = bm25_sparse_embedding(text)
    print(f"\n===== 财务文本 {i+1} =====")
    print(f"内容：{text}")
    print(f"BM25稀疏嵌入（关键词权重）：{sparse_emb}")

结果：

混合检索

通过bge-m3 生成三种向量，用于RAG混合检索。

实现：

import os
import numpy as np
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI
​
load_dotenv()
​
# 线上BGE-M3 API配置
client = OpenAI(
    base_url=os.getenv("PROXY_AI_BASE_URL"),
    api_key=os.getenv("PROXY_AI_API_KEY")
)
​
def get_bge_m3_three_vectors(text: str):
    """
    调用线上BGE-M3 API，同时返回 dense / sparse / colbert 三种向量
    """
    response = client.embeddings.create(
        input=text,
        model="BAAI/bge-m3",
        encoding_format="float",
        extra_body={
            "return_sparse": True,
            "return_colbert": True
        }
    )
​
    data = response.data[0]
    return {
        "dense": np.array(data.embedding, dtype=np.float32),
        "sparse": data.sparse_embedding,  # dict: {index: weight}
        "colbert": np.array(data.colbert_embedding, dtype=np.float32)
    }
​
def main():
    finance_text = "2024年公司营业收入12.5亿元，同比增长18%，净利润1.8亿元"
    vectors = get_bge_m3_three_vectors(finance_text)
​
    print("==== 财务文本 =====")
    print(finance_text)
    print("=" * 60)
​
    print("\n✅ 稠密向量 Dense")
    print(f"维度: {vectors['dense'].shape}")
    print(f"前8个值: {np.round(vectors['dense'][:8], 4)}")
​
    print("\n✅ 稀疏向量 Sparse")
    print(f"非零元素: {len(vectors['sparse'])}")
    print("前5个权重:", dict(list(vectors['sparse'].items())[:5]))
​
    print("\n✅ Colbert多向量")
    print(f"形状: {vectors['colbert'].shape} (token数 × 1024)")
    print("第一个token向量前5个值:", np.round(vectors['colbert'][0][:5], 4))
​
if __name__ == "__main__":
    main()

• 稠密向量 (Dense) → 语义检索
• 稀疏向量 (Sparse) → 关键词匹配
• 多向量 (Colbert) → 细粒度匹配

向量的表示形式

稠密向量（dense）

一串固定维度的浮点数组（如384/768/1024/1536维），每一维几乎都有值。

代表：BGE、OpenAI Embedding、Jina

举例：

[0.123, -0.456, 0.789, ..., 0.222]

• 优点：表达语义强，适合“ 语义相近 ” 检索
• 缺点：对精确匹配（编号、ID、专有名词）可能不如关键词检索稳定

稀疏向量（sparse）

大多元素是0，维度巨大。但是非常稀疏，常用 “（词频/特征）->权重 ” 字典表示。

代表：BM25、TF-IDF、bge-m3 sparse

举例：

[0,0,0,2.3,0,0,1.8,...0,3.1]

• 优点：精确匹配强，特别适合编号、ID、专有名词
• 缺点：对语义改写的泛化能力弱

多向量（Multi-vector）

一个文本多套向量表示，检索时做更细粒度匹配

代表：ColBERT、BGE-M3

• 优点：检索精度高、混合检索，跨语言检索 缺点：索引更大、检索更慢、工程复杂

嵌入模型的选择

不同场景下的嵌入模型选择：

场景	embedding 类型	模型	什么时候选它传
纯文本回答	稠密 dense	OpenAI：text-embedding-3-small Jina：jina-embeddings-v3	用户提问是“说法各不相同”，要靠语义找到相关的段落
关键词/专有名词精确命中	稀疏 sparse / BM25	BM25	精确命中关键词
通常工业级RAG（中文）	混合hybrid（dense+sparse）	BAAI/bge-m3	绝大多数情况下这是更稳的选择
多语言（中文）	支持多语言/中文更强的 dense	bge-m3 / Jina /OpenAI	不同模型中文检索质量差异很大，建议用你自己的小评测集验证

MTEB排行榜

衡量文本嵌入模型的参考，下面的图会告诉你，在不同参数规模下，哪个模型最快，哪个模型最准，哪个最省资源。

地址：huggingface.co/spaces/mteb…

Y轴 Mean (Task) ：代表模型在所有基准任务上的平均得分。分数越高、语义理解能力越强，检索越准。

X轴 Number of Active Parameters：代表模型的激活参数量。数值越大、模型越重、能力越强。

气泡颜色/大小：颜色越深/越大，表示允许输入/生成的token上限越高、就是上下文长度越长。

点到气泡上可以看到具体的模型配置/版本。

所以根据上图：想要低成本快速上线的，选择最左边的模型；想要长上下文的，选择最上面的模型。想要超长文档处理的，选择最右边的模型。

总结

文档分块后不能直接检索，必须通过嵌入模型转为向量，再存入向量数据库，才能实现高效语义 / 关键词匹配。