摘要：本文深入解析文本嵌入（Embedding）与大语言模型（LLM）的核心差异与协作关系。通过类比“语义地图”形象说明Embedding如何将文字转换为可计算的向量坐标，实现语义相似度判断。文章对比了两者的关键特性：Embedding专注语义编码（固定维度、高效检索），LLM侧重文本生成（上下文理解、创造性输出）。结合RAG系统实例，展示了二者如何分工协作——Embedding负责快速筛选知识片

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本文介绍了LangChain中的文本分割器CharacterTextSplitter和RecursiveCharacterTextSplitter的核心原理与实战应用。文章首先阐述了文本分割的必要性，包括适配大模型输入限制、提升检索精度和减少语义丢失。然后详细讲解了CharacterTextSplitter的固定长度切割特性及其参数配置，并提供了按空格分割长文本的实战案例。此外，还介绍了更智能的R

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首先，停止所要重置的实例选择云服务器ESC，然后单击实例单击图中蓝色字体，进入下图页面点击停止即可然后按下图操作点击初始化磁盘（或初始化云盘）即可

本文介绍了AI大模型实战中的文档转换与切割技术，重点讲解了RAG系统中文档预处理的重要性。文章从三个核心痛点（模型token限制、信息密度不均、格式混乱）出发，分析了文档切割转换的必要性，并详细解读了LangChain中的文档转换器（Document Transformers）功能与实现方式。通过TextSplitter抽象类及其子类的源码解析，展示了如何实现文本分块、去噪处理和元数据增强三大核心

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本文介绍了LangChain中的WebBaseLoader和Docx2txtLoader两大文档加载工具，用于从网页和Word文档中提取文本构建RAG系统知识库。WebBaseLoader通过BeautifulSoup解析静态网页内容，需设置USER_AGENT避免反爬；Docx2txtLoader则直接处理.docx文件，保留基础格式。文章通过代码实例演示了单网页、多网页加载以及Word文档提取

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