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At query time, embedding_search embeds the incoming query using the same model — this is important, the query and the chunks must live in the same vector space — then computes cosine similarity between the query vector and every stored chunk vector. Cosine similarity measures the angle between two vectors: a score of 1 means identical direction, 0 means completely unrelated, and negative values mean opposite meaning. The chunks are then ranked by this score and the top-k are returned. The same sanity check query from the BM25 section runs here too, so you can see the first direct comparison between the two approaches on identical input.
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展望未来，The White的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。