用知识的摘要进行向量化查询的方式，找到相关知识。一篇英文的知识，也能找到相似的中文知识，这是为什么？

这是一个非常深刻且触及了现代自然语言处理（NLP）核心原理的问题。简单来说，之所以英文的摘要能搜索到中文的知识，是因为在向量化的世界里，语言不再是隔阂，“含义”（Semantics）才是坐标。

这种技术通常被称为跨语言语义检索（Cross-lingual Semantic Search）。其背后的原理可以拆解为以下几个关键层面：

什么是 RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是大模型应用的核心架构。它通过"检索+生成"的两阶段模式，让 AI 能够利用私有知识库回答问题，而不是仅依赖模型内部的训练数据。