RAG 教程笔记（Task03）
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原文中文，约3200字，阅读约需8分钟。
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内容提要
向量嵌入技术将复杂数据转化为低维向量，提升检索质量。多模态嵌入实现跨模态对齐，打破数据类型壁垒。向量数据库高效管理和查询高维向量，支持AI应用。Milvus是开源的分布式向量数据库，适合大规模相似性搜索，通过优化索引提升检索精确性与效率。
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关键要点
- 向量嵌入技术将复杂数据转化为低维向量，提升检索质量。
- 多模态嵌入实现跨模态对齐，打破数据类型壁垒。
- 向量数据库高效管理和查询高维向量，支持AI应用。
- Milvus是开源的分布式向量数据库，适合大规模相似性搜索。
- 向量嵌入通过语义相似度提升检索质量，影响召回内容的准确性。
- 静态词嵌入无法处理一词多义，动态上下文嵌入基于语境生成不同向量。
- 多模态嵌入解决传统文本嵌入无法理解的复杂查询。
- CLIP模型通过双编码器实现图文的共享向量空间映射。
- BGE-M3支持多语言、多功能和多粒度的检索。
- 向量数据库专注于相似性搜索，支持高效的高维数据管理。
- 向量数据库与传统数据库互补，适用于不同的应用场景。
- Milvus具备高可用、高性能、易扩展的特性，适合生产环境。
- 索引优化在检索精确性和生成质量之间取得平衡。
- 上下文扩展和结构化索引提升检索效率和准确性。
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