嵌入是文本的数值表示，可以捕捉语义意义，使问答 (QA) 系统能够有效地处理和比较文本数据。在问答系统中，嵌入将单词、短语或整个文档转换为高维空间中的密集向量（数字数组）。这些向量编码了上下文关系，使系统能够理解问题和潜在答案之间的相似性。例如，“光合作用是如何进行的？”和“解释植物中将阳光转化为能量的过程”的嵌入在向量空间中会很接近，即使措辞不同。BERT、GPT 或 Word2Vec 等模型通常用于生成这些嵌入，通常在大型文本语料库上进行预训练以学习一般语言模式。
在基于检索的问答系统中，嵌入有助于从知识库中识别相关信息。当用户提交问题时，系统会为其生成嵌入，并将其与存储的文档或段落的预计算嵌入进行比较。此比较使用余弦相似度等相似性指标对候选答案进行排序。例如，医学问答系统可能会嵌入用户关于症状的问题，并将其与医学文献数据库中最匹配的文章进行匹配。为了优化性能，开发人员通常使用近似最近邻库（例如，FAISS）来有效地处理大规模搜索。此步骤通过仅关注语义上最相关的候选答案来降低搜索数百万个文档的计算成本。
在生成式问答系统中，嵌入引导模型生成上下文感知的答案。在检索到相关上下文后，系统使用嵌入将输入问题与检索到的文本对齐。例如，聊天机器人可能会将用户的问题（“什么导致地震？”）的嵌入与地质学教科书段落的嵌入结合起来，以生成连贯的答案。基于 Transformer 的模型（如 BERT 或 T5）通过注意力机制处理这些嵌入，该机制衡量上下文中不同单词相对于问题的重要性。这允许模型综合信息并生成精确的答案，即使答案未在源文本中明确说明。开发人员在特定领域的问答数据集上微调这些模型，以提高特定用例（如技术支持或法律建议）的准确性。