本文系统阐释了大模型如何将文本与多模态内容映射为可计算的向量表示，并给出选型、分块、归一化、索引调优与评测闭环的工程方法。核心观点是以Embedding为底座、向量数据库为引擎、重排与生成为上层，构建检索与RAG的一体化架构；在国内外产品对比中，强调中文优化与合规优势与多语一致性与生态成熟度的权衡。文末展望多模态统一表示、检索与生成深度融合、以及隐私计算与边缘检索三大趋势，指向可控成本下的高质量语义应用落地。