言必称Embedding,Transformer的Embedding与RAG的Embedding是什么关系？傻傻搞不清。。。干货满满，专治各种懵懵懂懂！！！

先讲结论：Transformer的Embedding是模型的输入层，RAG的Embedding是一个完整的编码模型（如BERT），用于语义检索。

具体来说，Transformer架构中的Embedding，是整个Transformer模型的初始输入处理模块，是模型的输入层。在标准的Transformer架构中，Embedding层的作用是将输入的离散符号（如单词、子词）映射为连续的向量表示。

RAG中的Embedding是RAG系统中的一个子模块，是一个完整的编码模型（如BERT），用于语义检索。

在RAG框架中，Embedding是指用于检索的Embedding模型，它通常是一个独立的、完整的Transformer编码器（如BERT）。核心作用是实现文本与向量的语义映射：知识库构建阶段，把业务知识文本进行语义编码，向量化，该向量会存向量数据库；检索问答阶段，把用户的问题进行语义编码，向量化，该向量用于从向量数据库中检索语义最相似的向量，精准定位与用户问题相关的业务知识片段

字有点多，来张图：

可以看到RAG中的Embedding是一个模型，在RAG系统中是一个独立的子模块。

再看一张RAG系统中Embedding模型的架构图：

从图上可以看到，Transfromer架构中的Embedding组件只是其中的一个部分。

总结一下：

Transformer的Embedding，是一个架构的组件，是一个模型的组成部分，不能单独对外提供服务。

RAG系统中的Embedding，是一个模型，可以单独对外提供服务。

简单的讲，Transformer的Embedding在模型里打下手，RAG的Embedding在外面当主力。