是的，向量嵌入可以实时更新，但具体方法取决于系统设计和所使用的工具。 嵌入是由机器学习模型生成的，数据的数值表示形式（如文本、图像或用户行为）。 传统方法（例如从头开始训练 Word2Vec 或 BERT 等模型）需要离线批量处理，并非实时的。 但是，诸如增量更新、在线学习或动态嵌入存储等技术可以实现实时调整。 例如，某些模型允许基于新数据进行微调而无需完全重新训练，而另一些模型则依赖于外部系统来动态管理嵌入。
实时更新嵌入的一种实用方法是使用在线学习模型或向量数据库。 在线学习算法（例如 fastText 中的算法）可以在新数据到达时增量调整嵌入。 例如，推荐系统可能会跟踪用户互动，并在每次点击后立即更新用户/项目嵌入。 诸如 FAISS、Milvus 或 Pinecone 之类的向量数据库也支持实时更新，允许添加新嵌入或修改现有嵌入，而无需重建整个索引。 例如，在聊天应用程序中，可以将新用户消息动态转换为嵌入，并插入数据库以进行即时相似性搜索。 这些工具将嵌入生成过程（可能仍然需要预训练模型）与存储和检索层分离，从而实现实时的灵活性。
但是，实时更新会带来权衡。 需要大量计算的嵌入模型（例如，基于 transformer 的模型）可能不支持即时参数更新，因此开发人员通常将静态模型与动态元数据相结合。 例如，新闻聚合器可能会使用固定的 NLP 模型来生成文章嵌入，但会根据热门主题实时调整推荐分数。 此外，如果不仔细管理，频繁更新可能会导致不一致（例如过时的缓存嵌入或冲突的写入）。 可伸缩性是另一个问题：实时系统需要高效的管道来处理高吞吐量的更新。 虽然有可能，但实时嵌入更新需要仔细的架构选择，以平衡速度、准确性和资源使用。