如果要给销售同事解释 embedding 为什么能帮助查找相似资料，你会怎么讲，并提醒他哪些相似并不代表正确？
考察说明
考查对向量表示、语义相似检索及其局限的通俗理解。
回答思路
- Embedding 会把一段文字转换为一组数字，使表达相近含义的内容在这个数字空间中通常彼此距离更近。
- 检索时先把用户问题转成同类表示，再寻找距离较近的资料，因此它能找到措辞不同但语义相关的内容。
- 距离接近只说明模型认为语义相似，不保证资料最新、权限正确、事实可靠或真正回答了当前问题。
- 编号、专有名词和精确日期仅靠语义检索可能表现不佳，实际系统常结合关键词、元数据和权限过滤。
- 是否有效要用真实查询检查正确资料的召回与排名，并核验最终回答是否由找到的证据支持。