是的，嵌入向量可以在不同系统间共享，前提是它们在生成、存储和解释方式上保持一致。嵌入向量是由神经网络等模型创建的数据（如文本、图像或其他输入）的数值表示。为了有效地共享它们，系统必须就嵌入格式、维度以及训练上下文达成一致。 例如，如果两个系统使用相同的嵌入模型（例如用于文本的 BERT 或用于图像的 ResNet）和相同的预处理步骤，则可以直接传输嵌入向量。 这种互操作性在机器学习工作流程中很常见，其中在一个管道（例如，基于 Python 的训练系统）中生成的嵌入向量在另一个管道（例如，基于 Java 的推理服务）中重复使用。
一个实际的例子是在自然语言处理 (NLP) 系统之间共享词嵌入。 假设一个团队在特定领域的文本数据上训练了一个自定义 Word2Vec 模型，并将嵌入向量作为向量保存在文件中（例如，CSV 或二进制格式）。 然后，可以将这些嵌入向量加载到单独的推荐系统或搜索引擎中，该推荐系统或搜索引擎使用相同的向量维度和分词规则。 另一个例子是在下游应用程序（例如内容审核工具）中使用来自 CLIP 等模型的预训练图像嵌入。 嵌入向量可以被序列化（例如，使用 NumPy 数组或 Protocol Buffers）并通过 API、数据库或分布式文件系统共享，从而减少冗余计算并确保一致性。
但是，当系统具有不匹配的要求时，就会出现挑战。 例如，如果一个系统使用来自微调模型的 512 维嵌入向量，而另一个系统期望来自基础模型的 768 维向量，则如果没有转换，直接共享将不起作用。 规范化（例如，L2 规范化与原始嵌入向量）或分词（例如，基于单词的分词器与子词分词器）的差异也可能破坏兼容性。 为了缓解这种情况，团队通常标准化嵌入格式、记录元数据（例如模型版本或预处理步骤）或使用中间层来调整嵌入向量。 诸如 ONNX 或 TensorFlow SavedModel 之类的工具可以帮助以可移植格式导出嵌入向量，从而在预先解决技术约束时确保跨系统兼容性。