本小节关注“Easysearch 在 AI 系统里的位置”，包括：

• 如何对接外部 Embedding/模型服务
• 如何把向量写入 Easysearch 并做向量/语义检索
• 如何在 RAG/问答系统中，以 Easysearch 为检索层构建整体链路

子页面：

• Embedding 服务接入：与文本/多模态 Embedding 服务的对接模式
• 向量工作流与 Hybrid 检索：向量写入、批量导入与 BM25 + 向量的组合
• RAG 与 LLM 集成：以 Easysearch 为检索底座的问答/助手类系统

最佳实践 #

• AI 搜索与向量检索架构：多路召回策略、Hybrid 搜索、LLM 集成
• 向量字段建模：向量维度选择、写入策略、存储优化
• NLP 自然语言处理：分词、同义词、向量化基础