RAG 核心技术解析：Chunking、Embedding、相似度、HNSW 与多路召回
2026/07/23 17:24阅读量 2
本文系统介绍 RAG（检索增强生成）中的五个关键概念：文本分块（Chunking）、向量嵌入（Embedding）、相似度计算、HNSW 索引算法以及多路召回机制，帮助开发者理解检索增强生成的工作流程。
事件概述
文章围绕 RAG 的核心技术环节展开，依次阐述了以下概念：
- Chunking（分块）：将长文本切分为语义完整的短块，用于提升检索精度。
- Embedding（嵌入）：将文本块转化为向量表示，使其能在高维空间中进行语义比较。
- 相似度计算：通过余弦相似度、欧氏距离等度量向量间的语义距离，决定检索结果的相关性。
- HNSW（分层可导航小世界）：一种近似最近邻搜索算法，能在海量向量中实现高效检索，兼顾速度与准确率。
- 多路召回：融合多种检索策略（如向量检索与关键词检索）的结果，提升召回质量与鲁棒性。
这些环节共同构成 RAG 系统的检索管道，是当前大模型应用落地的重要技术基础。