Embedding 通过使系统能够理解和处理语言，从而捕获语义和上下文意义，进而改进对话式 AI。 传统的方案，如关键字匹配或词袋模型，将单词视为孤立的单元，忽略它们之间的关系。 然而，Embedding 将单词、短语或句子映射到高维空间中的密集数值向量。 这种表示形式允许 AI 识别相似性和关系——例如，“快乐”和“喜悦”在向量空间中比“快乐”和“生气”更接近。 在对话系统中，这有助于 AI 更准确地解释用户意图。 例如，如果用户说“我需要一个住宿的地方”，Embedding 会帮助模型将“住宿的地方”与“酒店”、“汽车旅馆”或“住宿”的向量相关联，即使没有使用这些确切的术语。
Embedding 的一个关键优势是它们处理歧义和上下文细微差别的能力。 单词通常具有多种含义（例如，“银行”作为金融机构与河岸），并且 Embedding 根据周围的文本捕获这些区别。 在对话式 AI 中，这允许系统动态地消除短语的歧义。 例如，如果用户问“我可以在河边附近取款吗？”，模型可能会使用“河”的接近度来推断“银行”是指地理特征，而不是金融机构。 类似地，句子级 Embedding（例如来自 BERT 或 Universal Sentence Encoder 等模型）对整个话语进行编码，从而保留对话的上下文。 这对于在多轮对话中保持连贯性至关重要，其中像“是的，我想要那个”这样的响应取决于先前的交流。 如果没有 Embedding，AI 可能会难以将此类响应与先前的问题（例如，“您想要确认电子邮件吗？”）联系起来。
Embedding 还提高了对话式 AI 系统的效率和可扩展性。 通过将文本转换为固定长度的向量，Embedding 简化了诸如意图分类、实体识别和响应检索之类的任务。 例如，基于检索的聊天机器人可以将用户查询的 Embedding 与可能的响应的预计算 Embedding 进行比较，并使用余弦相似度快速找到最佳匹配。 这样避免了实时交互期间计算量大的文本处理。 此外，Embedding 能够实现迁移学习：在大型文本语料库（例如，GPT 或 RoBERTa）上预训练的模型可以通过最少的努力在特定领域的数据上进行微调。 例如，构建医疗聊天机器人的开发人员可以从通用 Embedding 开始，并使用临床对话数据对其进行优化，从而显着减少训练时间和数据需求。 语义理解、上下文感知和计算效率的结合使 Embedding 成为现代对话式 AI 的基础组成部分。