问题： **如何选择适合的Embedding模型提升Obsidian Copilot搜索效率？**

Question

在使用 Obsidian Copilot 提升知识库搜索效率时，Embedding 模型的选择至关重要。不同 Embedding 模型在语义表达能力、计算资源消耗和训练数据适配性方面存在差异，直接影响检索的准确性和响应速度。那么，在众多 Embedding 模型中，如何根据自身知识库的语言类型、内容复杂度和硬件配置选择最合适的模型？应优先考虑模型的语义理解能力与知识库内容的匹配度，还是更关注其推理速度与内存占用？此外，是否需要针对中文内容专门选择优化过的模型？这些问题都会直接影响 Obsidian Copilot 的实际使用效果。