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Embedding模型是大型语言模型（LLM）的核心，负责将文本转换为高维向量空间中的数值表示，从而使语义关系转化为可计算的数学关系。如果选错Embedding模型，RAG系统可能会检索到不相关或低质

一、智能问答系统架构设计 1.1 整体系统架构 1.2 数据存储设计 Elasticsearch索引配置： 数据分区策略： 二、系统开发与实现 2.1 数据预处理流水线 2.2 混合检索实现 2.3

一. 向量数据库核心概念与相似性检索 1.1 什么是向量数据库？ 向量数据库（Vector Database）是专为高维向量数据设计的存储与检索系统，通过计算向量间的相似度（如余弦相似度、欧氏距离），