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Embedding 向量空间

通过二维示意和相似度说明文本如何落入向量空间。

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重点：向量空间直觉

Text -> Vector -> Similarity -> Clusters

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继续沿着相关主题看下去，会更容易把概念和工程实现串起来。

Vector Similarity >= Threshold ?

通过相似度阈值控制展示为什么“有点像”不等于应该被采纳。

Query -> Retrieve -> Rerank -> Context -> Generate

演示查询改写、召回、重排、拼接上下文与最终生成的完整流程。

Document -> Chunk -> Embed -> Retrieve

对比大块、适中、小块切分对召回命中的影响，理解为什么 chunk 大小会改变答案质量。