摘要：语义理解方面：在处理具有特定语义关系的词汇时，向量嵌入无法准确判断相关性。例如对于 “国王（King）”“王后（Queen）”“统治者（Ruler）”，“国王” 和 “统治者” 可能是同义词，“国王” 和 “王后” 明显不同，但向量嵌入在使用 OpenAI 的
大模型 RAG 在以下状况下不适用：
语义理解方面：在处理具有特定语义关系的词汇时，向量嵌入无法准确判断相关性。例如对于 “国王（King）”“王后（Queen）”“统治者（Ruler）”，“国王” 和 “统治者” 可能是同义词，“国王” 和 “王后” 明显不同，但向量嵌入在使用 OpenAI 的 ADA - 002 嵌入模型时，显示 “王后” 与 “国王” 的关联度（92%）高于 “统治者”（83%），导致搜索 “国王” 相关信息时可能优先展示 “王后” 的文本片段，而不是更相关的 “统治者” 文本。事物类别判断方面：查询某类事物特性时，向量嵌入可能给出错误结果。如查询 “猫（Cat）” 的特性，理论上提到 “狗（Dog）” 的文本应无相似度，但向量嵌入给出 “狗” 与 “猫” 的相似度为 86%，而 “猫科动物（Feline）” 与 “猫” 的相似度为 85%，使得讨论 “狗” 的文本可能优先于 “猫科动物” 的文本被检索，尽管 “狗” 与查询毫不相关。地点信息处理方面：对于地点别称和相关地点的判断会出错。以纽约（New York）为例，“The Big Apple” 是其别称，当苏珊在新泽西州的博客中提到在 “The Big Apple” 举行婚礼，而访客询问苏珊是否去过纽约时，从向量嵌入角度，“新泽西（New Jersey）”（90%）在语义上比 “The Big Apple”（89%）更接近 “纽约”，导致关于新泽西的大量内容可能排在提及结婚的帖子之前，“The Big Apple” 的提及可能被忽略。行为操作判断方面：在处理行为操作相关词汇时，无法准确筛选相关信息。如对于 “烘焙蛋糕（bake a cake）” 的查询，讨论 “烘焙派（bake a pie）”（93%）的文本可能会优先于 “制作巧克力蛋糕（make a chocolate cake）”（92%）的内容，尽管前者与查询完全无关来源：萌娃心心IN这里
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