将文档转化为高维数值向量，乃是构建智能知识库的坚实基础。此过程赋予了计算机领悟文本语义关系的能力，实现以下功能：
语义检索：通过向量相似度匹配（如余弦相似度）精准定位相关内容，而非传统关键词匹配智能分类：根据向量分布特征自动划分文档类别（如法律/医疗/技术）关系挖掘：发现跨文档的潜在关联（如相似案例、矛盾论点）大模型优化：为RAG（检索增强生成）提供结构化输入，提升回答准确性图示流程：
[文档预处理] → [向量模型处理] → [向量数据库存储] ↓ ↓ ↓ 分词/清洗 生成768-1024维向量 支持毫秒级检索二、硬件需求与性能对比模型类型
典型代表
CPU表现
GPU加速场景
适用场景
轻量化模型
BGE-M3-small
4GB内存，每秒处理50-100段落
无需，CPU已优化
中小企业知识库
通用模型
acge_text_embedding
8GB内存，支持1024字符长文本
可选，提升3倍吞吐量
电商/客服系统
多模态模型
BGE-VL
需16GB+内存，处理图像较慢
必需，显存≥10GB
图文混合知识库
量化版本
DeepSeek 4-bit
内存占用减少50%，精度损失<5%
兼容，降低显存需求
低配置设备部署
关键结论：
纯CPU可行：BGE-M3-small、acge等模型专为CPU优化，实测在i5-12400上处理1000字文档仅需0.3秒GPU非必需：除非处理超长文本（>8K token）或亿级向量库，否则CPU+32GB内存足够支撑日均10万次查询量化技术突破：4-bit量化使7B模型可在4GB内存运行，性能损失控制在可接受范围
三、本地部署方案推荐基础配置（10 万级文档）：- 模型：aspire/acge_text_embedding（由 HuggingFace 直接加载）- 工具链：Ollama 与 ChromaDB- 代码示例：from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings embeddings = OllamaEmbeddings(model=”aspire/acge_text_embedding”)高阶场景（百万级文档）：- 模型：BAAI/bge-m3 搭配动态量化- 优化技巧：- 启用 ollama_num_parallel=8 以提升并发- 采用分层存储方式：热数据存于内存，冷数据存于磁盘