嵌入向量通过标准化的格式、存储系统和 API 共享到不同的 AI 管道中，从而实现复用。当生成嵌入向量时（例如从文本编码器或图像模型中），它们通常以数值格式保存，如 NumPy 数组、TensorFlow 张量或 PyTorch 张量。然后，这些表示存储在数据库中（例如，FAISS、Pinecone），或者使用 HDF5、JSON 或二进制文件等文件格式序列化到磁盘。这允许下游管道加载嵌入向量，而无需重新计算，从而节省计算资源并确保一致性。
例如，一个自然语言处理 (NLP) 管道可以使用 BERT 生成词嵌入，并将其保存为 NumPy 数组。然后，一个单独的推荐系统管道可以加载这些嵌入向量，以计算用户查询和产品描述之间的相似度分数。类似地，在计算机视觉中，从为图像分类训练的 ResNet 模型生成的嵌入向量，可以通过将它们存储在针对快速最近邻搜索优化的向量数据库中，在面部识别管道中重复使用。像 Hugging Face 的 Datasets 库或 TensorFlow Extended (TFX) 这样的工具也提供了内置机制来缓存和共享跨工作流程的嵌入向量。
关键挑战包括维护框架之间的兼容性（例如，PyTorch vs. TensorFlow）和处理版本控制。例如，如果嵌入模型更新，下游管道必须重新处理数据或确保向后兼容性。解决方案通常涉及标准化中间格式（如 ONNX）或使用带有版本路径的云存储（例如，AWS S3）。像 REST 终结点或 gRPC 服务这样的 API 也可以动态地公开嵌入向量，允许管道按需获取它们，而无需管理原始文件。这种方法在微服务架构中很常见，其中嵌入服务独立运行，多个管道通过 HTTP 请求查询它。通过集中嵌入向量的生成，团队可以减少冗余并确保所有管道使用相同的语义表示。