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Text embedding就是将文本转成一组固定维度的向量表示。我们所熟知的word embedding是以token为基本单位，而text embedding则是以文本为基本单位的。

理想的text embedding应该尽可能保留文本的语义信息，相同语义但不同表述方式的文本可以被映射到同一个位置，而不同语义的文本在向量空间应该保持对应的距离。

Text embedding能用来做些什么？它可以用在Classification, Clustering, Pair Classification, Reranking, Retrieval, STS, Summarization, Bitext Mining等任务中。如何评价它的好坏，也可以通过在这些任务的表现来评估。

如何从语言模型中获得Text embedding呢？以目前主流的Transformer-Encoder为例，有以下几种不同方式。

a) 将模型最后一层[CLS]位置的向量表征直接作为句向量。
b) 将模型最后一层[CLS]位置的向量表征，再经过MLP层得到的向量。
c) 将模型最后一层所有位置的向量表征，再经过一个Pooling层得到的向量。（大部分情况下采用的是mean pooling，在有些情况下也会使用max pooling等其他方式）
d) 将模型最后一层所有位置的向量表征，再经过一个Pooling层跟MLP层得到的向量。

rag技术主要原因还是：

1）哪怕是GPT3.5，幻觉依然严重，商业场景（如客服，研究）没法支持，用户满意度可怜。何况客户还要求私有化部署，还没有服务器.

2）客户的问题很多是无法用RAG解决的：

• 预测类：xxxx2024年会如何？
• 多跳逻辑类：Elon musk的兄弟是谁？（知识库里只有Elon musk的妈妈，以及妈妈的儿子有谁，导致召回严重失败）
• 统计类：昨天有多少销售反馈了折扣力度不足的问题？
• 逻辑推理
• “太有”良知问题：很多模型都很有良知，无法匹配商业中的无良场景（别笑）。比如GPT会非常忠诚地指出，化妆品里的xx因子是没有经过科学验证的，要谨慎对待。