是的，嵌入可以预先计算。嵌入是由机器学习模型生成的数据（例如文本、图像或音频）的数值表示，通常用于相似性搜索或聚类等任务。 预计算嵌入是指提前生成和存储这些向量，而不是在运行时动态计算它们。 这种方法在速度、可扩展性或资源效率至关重要的系统中很常见。 例如，搜索引擎可能会预先计算数百万个文档的嵌入，以便在处理用户查询时能够进行快速的相似性比较。 通过预先完成此操作，系统可以避免在每个请求期间生成嵌入的计算成本，从而减少延迟和服务器负载。
预计算嵌入在具有静态或不经常更新的数据的应用程序中特别有用。 例如，电子商务平台的推荐系统可以根据产品描述和属性预先计算产品嵌入。 当用户与站点交互时，系统会检索产品的预计算向量，并将其与用户的当前会话嵌入（实时计算）进行比较，以推荐相关的项目。 TensorFlow、PyTorch 或 Hugging Face 的 Transformers 库等工具通常用于生成嵌入，然后将其存储在针对向量搜索优化的数据库中，例如 FAISS、Annoy 或 Pinecone。 预计算还简化了部署，因为它将嵌入生成过程（可能需要 GPU）与处理用户请求的轻量级应用程序服务器分离。
但是，预计算也有其权衡。 如果底层数据经常更改（例如，社交媒体帖子或实时用户生成的内容），则嵌入可能会过时，需要定期重新计算。 这会增加数据管道的复杂性，因为系统必须跟踪更新并触发嵌入重新生成。 存储成本也会随着规模的扩大而增加——存储数十亿个项目的向量需要有效的压缩或降维。 此外，模型更新（例如，切换到较新的嵌入模型）可能需要重新计算所有嵌入。 为了缓解这些问题，开发人员通常使用混合方法：预先计算稳定数据的嵌入，同时为易失性或小型数据集动态生成嵌入。 这种平衡确保了效率，而不会牺牲不断发展的系统中的准确性。