文本编码技术是现代搜索系统、推荐算法、语义相似度分析和检索增强生成（RAG）系统的基础核心。在众多文本编码策略中，Cross-Encoder和Bi-Encoder两种架构因其独特的设计理念和应用特性而被广泛采用。本文将深入分析这两种编码架构的技术原理、数学基础、实现流程以及各自的优势与局限性，并探讨混合架构的应用策略。
自然语言处理系统的核心任务之一是准确测量文本间的语义相似性。在语义搜索场景中，系统需要将用户查询与相关文档进行匹配；在问答系统中，需要比较问题与知识库条目的相关性；在推荐系统中，需要分析产品描述或用户评论之间的关联性。编码器架构的选择直接决定了系统在准确性、响应延迟和可扩展性方面的表现。
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