Embedding 只用来做检索？作者盘点被浪费的隐藏能力

ProposalOrganic1043 · reddit · 2026-09-14

Reddit 一帖追问：既然 OpenAI 最初发布 embedding 模型时就声明其可原生支持搜索、聚类、推荐、异常检测、多样性度量与分类，为什么整个生态几乎全部押注在向量数据库和 RAG 上，并一路卷向 GraphRAG 和知识图谱，其他用法却始终没人捡起来？作者观察到一个矛盾：一边是「RAG 已死、向量库昂贵、ROI 不值」的抱怨满天飞，一边大家守着生产管线里已有的海量 embedding 却不挖掘更多价值。作者猜测检索之所以独大，可能因为搜索是最容易产品化、最容易围绕它做功能的场景，并想确认这是不是被低估的空白地带。讨论集中在为何非检索用法缺乏工具与最佳实践支撑。