文本存入向量数据库流程

🔍 流程四部曲：把文字变成数学冰淇淋 🔍

1️⃣ 第一步：文字切块 → 像剁肉馅

• 想象你拿到一本《中华美食大全》，直接整本塞冰箱肯定不行。你要用"文本分块刀法"切成小肉块：
• ✂️ 固定长度切：每300字切一刀（像切香肠）
• 🥟 语义饺子法：按自然段落/章节包饺子（比如"川菜篇"切一块）
• 🥪 三明治切法：每段留20%重叠（防止肉馅漏掉关键调料）

举个栗子🌰：

"宫保鸡丁的做法：先切丁...最后撒花生。鲁菜特点是..."
↓ 切成 →
["宫保鸡丁做法详情", "鲁菜特点概述"]

2️⃣ 第二步：洗菜环节 → 给文字搓澡

• 像处理小龙虾一样清洗文本：
• 🚿 冲掉HTML标签（比如
  这种壳）
• 🧼 去除乱码和特殊符号（像挑出虾线）
• 🔪 统一大小写（所有字母变乖巧）

3️⃣ 第三步：文字变向量 → 魔法厨房

• 召唤AI厨师（Embedding模型）施展魔法：
• 🧙♂️ Text转Vector：把"麻辣香锅"变成[0.23, -0.54, …]这种300维向量
• 🤖 常用厨具：OpenAI的text-embedding-ada-002，或者国产大厨"ChatGLM"

就像把🍜变成条形码：

"火锅最好吃" → [0.12, 0.45, -0.23, ..., 0.89]

4️⃣ 第四步：入库摆盘 → 智能冰箱

• 把处理好的食材存进向量数据库这个智能冰箱：
• 🧊 冷冻层：存向量数据（像冻饺子）
• 🏷️ 保鲜盒：附带元数据（比如段落来源、页码）
• 📌 智能标签：自动建立索引（像冰箱分区：荤/素/主食）

入库代码示意（伪代码）：

VectorDB.insert(vector: [0.12, 0.45, ...], // 向量值metadata: {source: "《川菜宝典》第三章",page: 42,keywords: ["火锅", "蘸料"]}
)

🎯 终极奥义：整个过程就像准备火锅食材！切肉（分块）→ 洗菜（清洗）→ 调蘸料（向量化）→ 摆盘（入库），最后检索时就能快速涮到最匹配的食材啦！

💡 冷知识：为什么需要向量？就像用GPS坐标找火锅店，"海底捞"和"小龙坎"的向量距离，比"海底捞"和"图书馆"近多啦！