向量嵌入

嵌入模型不直接回答问题，而是把一段话映射成一串数字。意思接近的句子，向量也更接近。这样就能做「找相似文档」「按含义搜索代码」，而不只靠关键词匹配。

在 AI 编程场景里，代码库索引、RAG、语义搜索通常都建立在嵌入之上：先把文件切块并算向量存起来，提问时再找最相关的几块塞进上下文。它和大语言模型是不同角色：嵌入负责「找得到」，大模型负责「读完后生成」。

你一般不会手算向量，但要知道：切块太大或太碎、过期索引未重建，都会让检索变差，从而让后续生成答非所问。