嵌入通过将复杂数据（如文本、图像或用户行为）映射到高维向量空间来处理相似性比较。 在这个空间中，相似的项目彼此更接近，而不相似的项目则相距更远。 使用数学距离度量（例如余弦相似度或欧几里得距离）计算两个项目之间的相似度。 例如，在自然语言处理 (NLP) 中，具有相关含义的词（如“狗”和“小狗”）由指向相似方向的向量表示，从而使其余弦相似度很高。 这种方法将复杂的关系抽象成机器可以有效比较的数值形式。
为了说明这一点，请考虑在大型文本语料库上训练的词嵌入。 该模型了解到“国王”和“王后”应该在向量空间中彼此接近，因为它们经常出现在相似的上下文中，但两者都与“汽车”等不相关的词相距甚远。 同样，在图像处理中，嵌入可以对视觉特征（边缘、纹理）进行编码，以便海滩照片聚集在一起，与森林图像不同。 开发人员可以利用预训练的嵌入模型（例如，用于文本的 Word2Vec、用于图像的 ResNet）或使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架构建自定义模型。 距离度量的选择很重要：余弦相似度通常优选用于方向敏感的比较，而欧几里得距离测量直线距离。
在实施相似性检查时，开发人员通常遵循三个步骤：为所有项目生成嵌入，将它们存储在搜索优化的数据库（例如，FAISS 或 Annoy）中，并使用所选度量查询最近邻。 例如，推荐系统可能会将用户偏好转换为嵌入，然后找到具有附近向量的用户以建议共同兴趣。 关键考虑因素包括嵌入模型的训练数据（特定领域的数据可提高准确性）和归一化（将向量缩放到单位长度可稳定余弦相似度）。 虽然嵌入简化了比较，但其有效性取决于模型捕获相关特征的能力——较差的训练数据或不正确的维度可能会导致误导性的结果。