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处理。这种映射过程通过学习算法将符号信息嵌入到低维的向量空间中，同时保留了它们
的语义相似性。在这个连续的向量空间中，词或句子的相似性可以通过向量之间的距离或角度来衡
量，从而实现了对语义信息的有效表示和计算，能够更好地捕捉语言的语义特征。
在本项目中，使用大模型的 Embedding API 来将先前经过处理的结构化数据转化为知识向量。
这一过程是建立高效和准确信息检索系统的关键步骤，使我们能够利用向量空间中的相似性来检索
相关信息，并为建立专业大模型提供支持。
Embedding API 能够将文本数据转化为数值向量，这些向量捕捉了文本的语义特征。在机器学
习和自然语言处理领域，这种转化允许算法在数学上操作和分析文本数据，是实现高级功能（如语
义搜索、文档聚类和推荐系统）的基础。
使用 Embedding API 可以大幅提升数据的可用性和检索效率。例如，可以通过计算向量之间的。
生成的向量可以用于多种应用，包括：
语义搜索引擎：通过计算查询向量与文档向量之间的相似度，快速返回相关文档。
文档聚类：使用向量表达进行机器学习聚类算法，以发现数据中的模式或分组。
推荐系统：基于向量的近邻搜索可以推荐相似的研究或文献。
通过使用将结
