接上一篇文章大模型相关技术-初识RAG，我们已经对RAG（搜索增强）有了一定的了解，知道了为什么需要RAG和RAG的技术基石，本篇我们将详细学习一下RAG的两大关键技术中的embedding

在自然语言处理（NLP）领域，分词和Embedding是两个基础且重要的概念。分词是将文本切分为单词或词汇单元的过程，而Embedding入则是将这些词汇转换为可供机器学习模型处理的数值向量。下面将结合分词技术，详细解释大模型中Embedding入技术。

分词技术

分词是将连续的文本序列分割成一个个独立的词汇单元的过程。在英语等使用空格分隔词汇的语言中，分词相对简单；而在汉语、日语等没有明显词汇界限的语言中，分词则是一个复杂的任务，通常需要借助特定的算法来识别词汇边界。

分词算法通常包括以下几种：

1. 基于规则的分词：利用预设的规则（如词典和语法规则）来识别词汇。
2. 基于统计的分词：通过分析大量的语料库，统计词汇的出现频率和共现概率来进行分词。
3. 基于机器学习的分词：使用标注好的语料库训练模型，使其学习如何分词。
4. 基于深度学习的分词：使用循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或者Transformer等深度学习模型进行分词。

普通的全文检索用了基于规则的分词，比如著名的IKAnayzer，他的实现算法是“正向迭代最细粒度切分算法”，基本逻辑为：

embedding技术

Embedding是将词汇转换为实数向量（无监督）的过程，这些向量能够捕捉词汇之间的语义关系。在大模型中，Embedding通常是模型的第一层，负责将输入的文本数据转换为可供后续层处理的数值形式。

Embedding入技术的关键特性包括：

1. 分布式表示：每个词汇被表示为一个高维空间中的点，而不是单一的索引或符号。
2. 上下文感知：Embedding通常考虑词汇的上下文信息，即同一个词在不同的上下文中可能有不同的表示。
3. 语义相似性：在嵌入空间中，语义相近的词汇会被映射到相近的位置。

常见的Embedding模型有：

1. Word2Vec：由Google提出的一种静态Embedding方法，包括连续词袋模型（CBOW）和Skip-gram模型。
2. GloVe：全局向量Embedding模型，它结合了Word2Vec的优点，并加入了对词汇共现统计信息的考虑。
3. FastText：由Facebook提出的一种模型，它可以看作是Word2Vec的扩展，支持对词汇进行子词级别的嵌入。
4. BERT：基于Transformer结构的动态Embedding模型，它通过预训练的方式在大量文本上学习词汇的表示，能够很好地捕捉上下文信息。

目前主流的embedding模型评测结果：BCEmbedding/Docs/EvaluationSummary/embedding_eval_summary.md at master · netease-youdao/BCEmbedding (github.com)

有一个比较有意思的场景大家可能都遇到过，那就是各种信息流网站推送的推荐，我们盲猜一下推荐内容的来源，小王正在看文章《雪佛兰全尺寸SUV 太浩也许是你最终的选择》，当我点开这篇文章的时候embeddingModel将我的文章内容向量化，同时发起向量检索，找出匹配度高的文章，作为信息流不断地推给我，这也就是为什么推荐的新闻、视频越看越多？

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