嵌入直接影响检索准确性，因为它决定了系统根据语义相似性查找相关信息的有效程度。 嵌入是数据的数值表示（如文本、图像或音频），它将项目映射到高维向量空间。 在检索任务（例如搜索引擎或推荐系统）中，目标是找到其嵌入与查询嵌入“接近”的项目。 这些嵌入的质量（它们捕捉项目之间有意义关系的好坏程度）决定了系统是否检索到真正相关的结果。 例如，如果在向量空间中，“汽车”的嵌入比“自行车”更接近“车辆”，则系统将优先处理有关汽车的文档，而不是不相关的主题。 然而，构造不良的嵌入可能会将不相关的项目组合在一起，或者无法区分细微的差异，从而导致不相关的结果。
有几个因素会影响嵌入如何影响检索准确性。 首先，嵌入模型的选择很重要。 Word2Vec、BERT 或 CLIP 等模型以不同的方式生成嵌入：Word2Vec 侧重于单词共现模式，BERT 捕获上下文单词含义，而 CLIP 对齐文本和图像。 每个模型都有自己的优势，具体取决于任务。 例如，BERT 嵌入擅长理解具有多种含义的短语（例如，“银行”作为金融机构与河岸），这提高了语义搜索的准确性。 其次，嵌入的维度起着一定的作用。 较高的维度可以捕获更多细节，但可能会引入噪声或需要更多的计算资源。 对于复杂的查询，768 维的 BERT 嵌入可能优于 50 维的 Word2Vec 嵌入，但对于简单的关键字匹配来说可能过头了。 第三，训练数据的质量至关重要。 在特定领域数据（例如，医学文本）上训练的嵌入在医疗保健检索系统中将比通用嵌入表现更好，因为它们可以更好地掌握专业术语。
具体的例子突出了这些原则。 假设开发人员使用 TF-IDF（一种传统的稀疏嵌入方法）构建文档搜索系统。 它可能难以处理像“经济实惠的电动汽车”这样的查询，因为 TF-IDF 依赖于精确的关键字匹配，错过了像“便宜的电动汽车”或“低成本汽车”这样的同义词。 从像 Sentence-BERT 这样的模型切换到密集嵌入会在向量空间中更紧密地映射这些短语，从而提高召回率。 另一个例子是图像检索：使用 CLIP 嵌入，搜索“山顶日落”可能会返回标有“阿尔卑斯山黄昏”的图像，因为它们的嵌入在语义上对齐，即使文本描述不同。 但是，如果嵌入模型没有针对特定用例进行微调（例如，区分工程文档中的技术术语），则检索准确性可能会下降。 开发人员必须测试不同的嵌入方法，并使用 precision@k 或 recall@k 等指标验证其性能，以平衡准确性和效率。