在检索增强生成（RAG）中，嵌入向量对于连接信息检索与自然语言生成至关重要。嵌入向量将用户查询和文档表示为共享空间中的密集向量，使系统能够基于相似性检索相关信息。然后，这些检索到的信息被输入到生成模型（如 GPT）中，以生成具有上下文感知能力和准确性的响应。通过使用嵌入向量，RAG 增强了模型生成基于外部知识的内容的能力，使其在问答和摘要等任务中非常有效。
用自己的话写下这一站的结论。