deepseekAPI 模型和 中文 embedding 模型

DeepSeek API 和 Embedding 模型是两种完全不同的模型，解决的是两个不同的问题。你用的 DeepSeek API 是大语言模型（LLM），它的能力是“理解问题、生成回答”。而向量库需要的 embedding 模型，能力是“把文本转成一串数字（向量），用于计算语义相似度”。DeepSeek API 不提供 embedding 功能，所以必须单独用一个 embedding 模型。一、两者解决什么问题模型输入输出用途DeepSeek（LLM）一段对话一段自然语言回答生成回答Embedding 模型一段文本一个固定长度的向量（如 512 维浮点数组）判断两段文本语义是否相似举例：text问题："川A12345的车牌是哪里的？" 历史1："川A12345的车主是张三" 历史2："今天天气不错" Embedding 模型把这三句话都转成向量： 问题向量 → [0.12,