如何构建一个从Embedding到RAG的智能问答系统？

聊一聊Embedding到RAG这个听起来hen高大上的东西

说实话， 当我第一次听到"从Embedding到RAG的智Neng问答系统"这个说法的时候，整个人dou是懵圈的。这名字也太长了吧，感觉像是几个技术名词硬凑在一起的。 整一个... 不过后来深入了解了一下 发现这东西还真挺有意思的，今天就让我用一种比较接地气的方式来给大家聊聊这个话题。

先说说为什么我要写这篇文章吧。Zui近不是AI特bie火嘛，各种智Neng客服、智Neng问答系统层出不穷。hen多公司dou想搞一套自己的问答系统，但又不知道从何入手。我有个朋友就在创业， 我持保留意见... 他跟我说他们想Zuo一个客服系统，dan是wan全不懂技术，kan各种教程又觉得太高深了。suo以我就想，Neng不Neng用一种比较通俗的方式，把这个东西讲清楚。

对了在开始之前，我要先吐槽一下。现在网上hen多技术文章真的是太无聊了动不动就是一大堆专业术语，kan得人头dou大了。我这篇文章呢，尽量不用那种让人犯困的表达方式，咱们就像聊天一样把这个事情说清楚。当然该有的干货还是有的，只是表达方式可Neng比较随性一点，PPT你。。

Embedding到底是啥玩意儿？

好，现在正式开始。先说说我们得搞清楚什么是Embedding。这个词翻译过来叫"嵌入"，听起来挺玄乎的，但其实概念本身没那么复杂，PPT你。。

你可yi把Embedding想象成一种翻译官的角色。我们dou知道，计算机只Nengkan懂数字，不管是文字、图片还是声音，到头来dou得转换成数字才Neng处理。那问题来了一段文字怎么转换成数字呢？总不Neng直接用ASCII码吧， 那样的话，"苹果"和"香蕉"的编码可Neng差得hen远，但它们在语义上其实是有联系的。

性价比超高。 Embeding要解决的就是这个问题。它会把文字转换成一种叫Zuo"向量"的东西，这个向量可yi表示文字的语义含义。