嵌入与向量表示

嵌入与向量表示

嵌入是AI中最通用的概念之一。它们是数据的数值表示，捕捉含义和关系。无论你是构建搜索引擎、推荐系统还是RAG流水线，嵌入很可能处于应用的核心。

嵌入只是一个数字列表，称为向量，表示某段数据。嵌入的特殊之处在于相似的数据产生相似的向量。狗和小狗的嵌入在向量空间中将很接近。狗和汽车的嵌入将相距很远。模型通过在海量数据上训练来学习这些关系。

嵌入适用于任何类型的数据。你可以嵌入文本、图像、音频甚至用户行为。关键在于嵌入模型将不同类型的数据映射到同一向量空间。这意味着你可以用文本搜索图像，用文本描述找到相似的歌曲，或者根据用户偏好推荐产品。

使用嵌入最常见的方式是通过向量数据库。你预先计算文档或产品的嵌入并将其存储在向量数据库中。当用户发出查询时，你嵌入查询并搜索数据库中最近的向量。这就是现代语义搜索的工作方式，基于含义而非关键词匹配找到结果。

嵌入模型在质量和大小上各不相同。OpenAI的text-embedding-3-small等通用模型在大多数任务中提供良好质量。BGE或E5等专门模型在特定领域可能更好。嵌入的维度数，通常从384到4096，表示嵌入可以捕捉的信息量。更高的维度可以存储更多细微差别，但需要更多的存储和计算。