向量和 Embedding 是什么？
可以把它想成给内容做一张‘意思坐标’。意思接近的句子，坐标也可能接近，因此能帮助找相关资料；它不是原文的可靠替代。
可以把它想成给内容做一张‘意思坐标’。意思接近的句子，坐标也可能接近，因此能帮助找相关资料；它不是原文的可靠替代。
举个例子
搜‘怎样让网页上线’，系统也能找到标题写‘发布网站’的文章。
来源与延伸资料
接下来，你可能想知道
我有自己的资料，怎样让 AI 根据它们回答？ →
这类做法常叫 RAG：先从你的资料里找出相关内容，再让 AI 参考这些内容回答。比如把产品说明、常见问题放在一起，别人提问时，它先找资料再作答。它适合资料多、经常更新，或者回答必须有出处的情况。资料少时，先直接把文件交给支持读文件的 AI 工具试用；需要长期给多人用，再考虑让 Codex 帮你做可搜索的资料问答。AI 仍可能答错，重要答案要能点回原文核对。
搜索和 RAG 有什么不同？ →
搜索负责找资料；RAG 在回答前把找到的资料交给 AI，让它依据资料回答。资料没找到或本身错了，回答仍可能错。
网站地图是什么？它会让网页马上被搜索到吗？ →
网站地图像交给搜索引擎的一份目录，告诉它网站有哪些重要页面；它不保证页面一定出现，更不保证排在前面。
