欢迎体验得助产品
手机号码
欢迎注册得助智能
注册成功
已为您开启免费试用，全部功能任您体验
扫码添加专属客服，即时为您提供服务
注册尚未完成
现在离开将导致注册失败确定要退出吗？
填写时间过长
页面已停止响应
请在30分钟内完成填写
登录成功
请选择您感兴趣的产品
得助大模型平台
模型训练平台
一站式服务简化大模型训推评全流程
智能体平台
高效、低成本构建大模型企业级应用
知识管理
财富助手
为财富顾问提供一站式智能问答服务
知识助手
组合式AI打造大模型企业知识助手
智能客服
全媒体呼叫中心
全渠道全媒体、一站式AI+呼叫中心
语音机器人
外呼大模型加持，听得准确说得自然
文本机器人
即时文本对话，自研知识引擎
智能陪练
大模型拟真，千人千面沉浸式AI对练
智能运营
音视频服务平台
全场景自研AI+RTC实时音视频服务
OCR识别
高精度、高安全的图文检测识别服务
智能RPA
AI+RPA深度融合，赋能企业自动化
多模态防伪
全链路生物数据核验，守卫安全防线
多模态质检
大模型赋能合规，金融级多模态质检
对话式BI
自然语言交互，可视化智能分析数据
企业出海
全媒体呼叫中心(海外版)
企业跨语种无界沟通，赢占国际市场
文本机器人(海外版)
多语言国际服务，跨时区沟通无障碍
语音机器人(海外版)
多语言智能交互助力全球营销与服务
智能质检(海外版)
大模型赋能国际企业多模态质检服务
智能营销
企微SCRM
智能营销服引擎，高效转化私域流量
营销平台
打通营销全链路，赋能企业增速业务
企业直播
打造超低延迟、超稳定的直播平台
其他
通用人力外包
为企业提供多场景、高质量专业服务
线路
安全稳定、应用多场景的线路服务
描述具体需求(选填)
欢迎微信扫码咨询
中关村科金得助智能-小得
选型指南
2026-08-28 16:00:30
作者：JIfan
阅读量：51
文章目录
RAG的Embedding模型选择的时候需要考虑中文语义理解、检索准确率、调用成本、向量数据库以及API接入方式综合判断，因此企业需要基于完整RAG链路测试，而不是单独比较模型参数。
首先Embedding可以理解为文本向量化技术。例如知识库中有“员工申请年假需要提前提交申请”，用户提问“年假怎么申请”，虽然两句话字面不同，但语义高度相关。Embedding模型可以将两者转换成向量，再通过相似度计算找到相关知识。因此，Embedding主要解决“用户问题和知识库哪段内容最相关”。
其次Embedding与大语言模型承担的任务并不相同。Embedding负责前面的知识检索，大语言模型则负责后续的理解、生成和回答。所以，即使LLM能力较强，如果前面的检索没有找到正确内容，最终答案仍然可能受到影响。
如果企业知识库主要是中文内容，中文Embedding效果需要重点考察。金融、制造、医疗、政务等行业存在大量专业术语和同义表达，因此模型不能只识别关键词，还需要理解上下文语义。基于项目实践，企业更适合准备自己的真实问题测试，而不是完全依赖公开Benchmark。
Embedding最终服务于检索，因此需要关注Top-K召回效果。如果用户问题能够在前3条、前5条结果中找到真正相关知识，后面的LLM才更容易基于正确上下文生成答案。同时，Embedding需要处理大量文档，企业还需要综合比较模型单价、向量维度、处理速度以及API并发能力。
对于企业而言，如果不希望自己维护大量模型和接口，可以考虑通过模型服务平台统一调用。得助MaaS平台提供企业级模型服务能力，可以为RAG、知识库和AI应用提供模型API接入能力。
得助MaaS平台的价值并不只是提供一个Embedding接口，而是将模型接入、API调用、模型管理和企业AI应用结合起来。企业可以根据业务选择模型，通过统一API接入知识库、RAG系统或者AI Agent，进而降低模型切换和后续维护成本。
RAG通常涉及Embedding模型、向量数据库、Rerank模型和LLM。如果每个模型分别寻找供应商并独立维护API，系统架构会逐渐复杂。因此通过得助MaaS平台统一模型调用，研发团队可以根据实际效果调整模型，而不需要大规模修改上层业务逻辑。
得助MaaS平台可以应用于企业知识库、智能客服、内部知识问答以及AI Agent等场景。例如企业将产品资料、制度文件、售后手册建立知识库后，可以通过Embedding完成文档向量化，再结合向量检索和大模型生成答案，形成“文档切分→Embedding→向量数据库→相似度检索→LLM生成”RAG流程。
不同业务对模型要求并不一样。客服知识库可能更关注中文语义和成本，专业知识库则可能更关注检索准确率。因此得助MaaS平台通过统一模型服务减少底层模型与上层应用之间的耦合，当模型效果或者业务需求发生变化时，企业可以更灵活地进行模型调整。
Embedding生成向量以后，还需要存储到向量数据库中，常见方案包括Milvus、Elasticsearch、pgvector等。企业需要关注Embedding模型与数据库的维度匹配、距离计算方式以及检索性能。同时，文档切分、向量化、召回、Rerank和Prompt设计都会影响最终效果。因此，更合理的方式是使用完整RAG链路进行评估。
从实际选型看，Embedding模型不存在绝对最好的选择。企业应结合中文效果、检索准确率、成本、调用效率以及系统兼容性进行测试；而对于不希望自己维护复杂模型基础设施的企业，则可以通过得助MaaS平台统一进行模型API接入，将Embedding、大模型等能力纳入统一AI服务体系。
得助MaaS平台免费预约演示
RAG之所以在应用规模扩大后容易产生较高Token成本，并不是单纯因为知识库内容多，而是因为一次问答背后包含文档召回、上下文拼接、Prompt调用和模型生成等多个环节。因此，企业优化RAG不能只盯着模型价格，而需要从文档召回、上下文长度、Prompt、模型选择和缓存等环节进行整体控制。对于已经部署知识库AI的企业而言，召回更精准、上下文更短、Prompt更精简、模型分层以及减少重复调用，是控制RAG成本的主要方向。
企业刚开始做AI时，可能只有一两个应用，一个月花几万元，通常不会特别在意。但当客服、销售、运营、知识库、内部办公等场景陆续接入以后，模型调用量就会跟着上去。更麻烦的是，不同部门可能接了不同模型，账单也分散在不同厂商那里。得助MaaS平台比较适合解决的，就是这种“AI应用已经铺开，但Token费用越来越难算”的场景。
随着AI Agent从简单问答进入多轮推理、工具调用、知识库检索以及多Agent协同阶段，大模型调用已经从单一API接入转向复杂的模型服务管理。因此AI Agent大模型网关逐渐成为Agent基础设施的重要组成部分。它不仅负责统一模型接口，还承担模型路由、Token成本统计、权限控制、调用审计等工作，帮助企业把分散的Agent模型调用统一纳入技术和运营体系。
AI Agent的Token成本通常比普通问答更高，原因并不只是模型贵，而是一次任务往往包含多轮推理、上下文传递、工具调用、任务拆解以及多Agent协作。一次用户请求，可能对应多次甚至几十次模型调用。因此优化Agent成本不能只看模型单价，还要从调用次数、上下文长度、模型选择、工具调用、Agent架构和Token治理几个方面一起优化。
智能客服接入大模型API，并不是把一个API接入系统这么简单。真正落地时，需要同时考虑问答、知识库、RAG、模型调用、安全、成本和稳定性。比较成熟的架构，通常是让知识库负责提供企业事实，让RAG负责检索，让大模型负责理解和生成，再通过统一的模型服务层管理不同模型。
2026年企业做AI，真正麻烦的已经不只是“选哪个大模型”了。刚开始接入AI的时候，企业一般会比较模型能力、价格和接口，选定之后接进去就能用。但应用一多，就出现Token（词元）费用高、管理难的问题，因此得助MaaS平台比较适合解决这种“模型越来越多、AI应用越来越多，但企业开始管不过来”的问题，通过统一接口把不同的大模型接进来，需要调整模型也可以在平台快速调整，价格也比直接接入官方API接口便宜。
专家一对一服务
咨询热线: 15701358274
精选案例公司介绍中关村科金及其旗下的得助智能是领先的企业级人工智能平台公司，聚焦"垂类大模型+企业级智能体"的深度融合,为企业提供“智能底座一平台一应用”的全智能化产品矩阵及解决方案。入选 “2025《财富》中国科技 50 强”、“2025 胡润中国人工智能企业 50 强” 及 “2026 福布斯中国 AI 科技企业 TOP50”，深耕金融、保险、政务、工业、汽车及零售等所有行业的业务场景，已服务超3000家客户。
公司荣誉
选型指南
品牌评测
相关产品推荐
热门文章
专题推荐
