24.5 向量搜索进阶：Embedding技术与数据库选型

课程概述

在上一节课中，我们学习了RAG效果评估的方法，了解了召回率、准确率等关键指标的评估技术。本节课作为第24章的最后一节，我们将深入探讨向量搜索的进阶内容，重点学习Embedding技术的原理和应用，以及向量数据库的选型策略。

通过本节课的学习，你将能够：

• 理解Embedding技术的核心原理和应用场景
• 掌握主流向量数据库的特点和选型方法
• 学会根据业务需求选择合适的Embedding模型和数据库
• 了解向量搜索的性能优化策略

Embedding技术深入解析

Embedding基本原理

1. 什么是Embedding？

Embedding是一种将离散对象（如单词、句子、文档）映射到连续向量空间的技术：