Embeddings
Embeddings 把文字轉成向量，用於語意搜尋與 RAG 檢索。內容結構清楚、有定義與 FAQ 更容易被向量化與檢索。
定義
Embeddings 是把文字/內容轉成向量表示，以便用距離衡量語意相似度。它是語意搜尋與 RAG 的基礎。若你希望內容更容易被檢索與引用，重點是提供清楚結構、定義、與可抽取答案段落。
為什麼重要
- 是語意搜尋與 RAG 的核心技術
- 能讓系統用『意思』而不是『字面』找到內容
- 促使內容要更結構化、可切片與可引用
怎麼做（實作重點）
- 用清楚標題與段落切片（每段回答一個小問題）
- 提供 glossary 定義與 FAQ，提升語意覆蓋
- 維持內容一致性與 canonical/hreflang，避免碎片化
常見問題
關於這個詞彙的常見問答。