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Embedding 深入：对比学习、双塔架构与向量检索工程

Embedding 是语义检索与 RAG 的地基，本文系统讲解对比学习原理（正负样本/InfoNCE 损失/温度系数）、双塔模型与 Sentence-Transformer 架构、Embedding 训练数据构造（难负样本/硬负样本挖掘/蒸馏）、相似度计算与归一化（余弦/点积/内积+缩放）、向量索引与量化、维度与多模态对齐、以及生产调优（批次内负样本/温度/距离度量）的完整方法论。