向量嵌入是数据的数值表示，可以捕获有意义的关系和模式，使机器学习模型能够更有效地处理复杂信息。通过将离散或高维数据转换为密集的、低维向量，嵌入使模型能够更有效地处理相似性比较、聚类和分类等任务。例如，文本中的单词可以转换为向量，其中语义相似的单词（如“dog”和“puppy”）在向量空间中彼此更靠近。类似地，图像可以表示为嵌入，其中视觉上相似的图像（例如，猫的照片）彼此靠近聚类。这种数值形式使模型更容易通过将抽象概念转化为数学运算来从数据中学习。
嵌入的一个关键用途是在自然语言处理 (NLP) 中。像 Word2Vec 或 BERT 这样的模型生成编码语义意义的单词或句子嵌入。例如，“国王”的向量减去“男人”加上“女人”可能会产生一个接近“女王”的向量，这表明嵌入如何捕获关系。在推荐系统中，嵌入表示共享空间中的用户和项目（例如，电影或产品），其中接近度表示偏好。在计算机视觉中，卷积神经网络 (CNN) 创建用于对象检测或面部识别等任务的图像嵌入。嵌入还支持跨模态应用程序，例如通过在公共空间中对齐其嵌入来将文本描述与图像匹配。
从技术上讲，嵌入通常在模型训练期间学习。例如，在神经网络中，嵌入层将分类数据（如单词 ID）映射到向量，这些向量通过反向传播进行调整以最小化预测误差。预训练的嵌入（例如，文本的 GloVe）也可以针对特定任务进行微调。开发人员使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来实现嵌入，其中嵌入层是可配置的（例如，设置向量维度）。权衡包括平衡维度（太低会丢失信息；太高会增加计算）以及选择训练自定义嵌入或使用预训练的嵌入。像 Sentence Transformers 或 FAISS 这样的工具简化了嵌入在相似性搜索等任务中的使用。通过将数据转换为结构化的数值格式，嵌入是现代机器学习管道的基础工具。