在 RAG（Retrieval-Augmented Generation）中，向量的意义在于将文本数据转换为高维向量表示，以便进行高效的相似性搜索和信息检索。具体来说，向量在 RAG 中的作用包括：
文本嵌入：将文本数据（如用户查询、文档内容）转换为向量表示。这些向量捕捉了文本的语义信息，使得相似的文本在向量空间中距离较近。
相似性搜索：通过计算向量之间的距离（如余弦相似度），可以快速找到与查询向量最相似的文档向量，从而实现高效的信息检索。
增强生成：在生成式模型（如 GPT）生成文本时，利用检索到的相关文档向量作为辅助信息，提高生成结果的相关性和准确性。
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