【五.LangChain技术与应用】【24.LangChain RAG文本向量化与存储：智能检索的核心技术】

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凌晨三点，北京中关村的某栋办公楼依然灯火通明。28岁的算法工程师小李盯着屏幕上的代码，突然拍案而起："终于成了！"他开发的智能客服系统在连续失败78次后，首次准确识别出用户"我想换个能打游戏的便宜手机"的真实需求——需要兼顾游戏性能和价格的机型。这个突破的背后，正是LangChain RAG的文本向量化与存储技术带来的质变。

一、文本理解的"基因解码工程"

人类理解文字时，大脑会自动进行"概念映射"。当我们看到"苹果"这个词，会根据上下文联想到水果或科技公司。传统搜索引擎采用的关键词匹配就像拿着单词卡片找对应图片，而向量化技术则是将文字转化为高维空间中的坐标点。

1.1 嵌入模型的炼金术
嵌入模型（Embedding Model）如同文字的DNA测序仪，BERT、GPT-3这些模型通过数十亿次的训练，学会了把"国王-男人+女人=女王"这样的语义关系编码成向量坐标。以OpenAI的text-embedding-ada-002为例，它会将每个词转换为1536维的向量，相当于给每个词语绘制了1536

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