非结构化数据的嵌入向量是通过将原始信息（如文本、图像或音频）转换为数值向量来生成的，这些向量捕获有意义的模式。此过程通常涉及机器学习模型，这些模型经过训练以识别数据中的关系或特征。例如，文本嵌入模型可能会分析单词用法和上下文，而图像模型可能会检测形状或纹理。输出是固定长度的数字数组，以适合聚类或相似性搜索等计算任务的格式表示数据。
生成嵌入向量的一种常见方法是使用神经网络。 对于文本，像 Word2Vec 或 BERT 这样的模型通过分析单词或句子在大型数据集中的上下文来处理它们。例如，Word2Vec 通过预测句子中相邻的单词来创建嵌入向量，这有助于捕获语义含义。对于图像，卷积神经网络 (CNN) 通过过滤器层提取边缘或纹理等特征，从而生成总结视觉内容的嵌入向量。音频嵌入可能会使用循环神经网络 (RNN) 或 Transformer 将声波转换为频谱图，然后识别音高或节奏等模式。 这些模型通常在海量数据集上进行预训练，以学习通用特征，开发人员可以针对特定任务对其进行微调。
模型和训练数据的选择会显著影响嵌入质量。 例如，使用预训练的 BERT 模型处理文本可以捕获细微的含义（例如，区分“bank”作为金融机构和河岸）。 相比之下，像 TF-IDF（词频 - 逆文档频率）这样更简单的方法会基于词频生成嵌入向量，但缺乏上下文理解。 开发人员还必须考虑计算效率：像 GPT-3 这样的大型模型会生成丰富的嵌入向量，但需要大量资源，而像 Sentence-BERT 这样的轻量级模型则提供更快的推理。 诸如 Hugging Face 的 Transformers 库或 TensorFlow 的 Keras API 之类的工具通过提供预构建的模型和管道来简化实现，以跨数据类型生成嵌入向量。