嵌入通过将复杂的非结构化数据（如文本、图像或用户行为）转换为机器可以有效处理的数值向量，来改善人机交互。这些向量捕获语义关系，使 AI 系统能够理解上下文、相似性和意图。例如，在自然语言处理 (NLP) 中，词嵌入将“猫”和“狗”等词映射到反映其语义接近度的向量，使模型能够推断关系（例如，两者都是宠物），即使这些词从未在训练数据中一起出现过。这种数学表示弥合了人类语言和机器可读数据之间的差距，使交互更加直观。
嵌入的一个关键优势是它们能够推广到各种输入。例如，聊天机器人使用句子嵌入将用户查询（如“如何重置我的密码？”）与预定义的意图（例如，“帐户恢复”）进行匹配，即使措辞有所不同。 类似地，推荐系统利用用户和项目嵌入来连接偏好——比如一个用户观看科幻电影，另一个用户喜欢太空纪录片——以推荐相关内容。通过将抽象概念编码到共享向量空间中，嵌入使 AI 能够处理歧义、同义词或输入的变化，从而减少对严格的基于规则的逻辑的需求。这种灵活性使系统能够适应真实世界的语言或行为模式，而无需手动调整。
嵌入还可以简化大规模应用程序中的性能。近似最近邻搜索（例如，FAISS）等技术允许系统从海量数据集中快速检索相似的项目。例如，客户支持工具可以使用嵌入立即从数百万条条目中查找与“支付失败”相关的过去工单，从而加快问题解决速度。此外，可以针对特定领域微调嵌入：在临床文本嵌入上训练的医疗聊天机器人可以更好地识别诸如“心肌梗塞”之类的术语，将其等同于“心脏病发作”。通过将非结构化数据转换为高效的、可重用的表示形式，嵌入在保持准确性的同时降低了计算开销，使开发人员可以实现实时的、上下文感知的 AI 交互。