Embedding 通过利用可扩展的基础设施和托管服务来高效地处理、存储和查询高维数据，从而与云端解决方案集成。云平台提供使用预训练模型生成 embedding、将它们存储在优化的数据库中以及部署使用 embedding 进行搜索、推荐或相似性分析等任务的应用程序的工具。这种集成简化了处理大数据集和计算需求，这在 embedding 工作流程中很常见。
首先，云服务提供托管机器学习平台来生成 embedding。例如，AWS SageMaker、Google Vertex AI 或 Azure Machine Learning 提供 API 和框架来运行 BERT、Word2Vec 或 CLIP 等模型，而无需管理服务器。开发人员可以通过这些服务处理文本、图像或音频，将原始数据转换为向量。一个常见的用例是将产品描述转换为 embedding 以用于电子商务推荐系统。云处理扩展，允许批量处理数百万个项目或实时推理用户交互。这消除了在本地维护 GPU 集群的需要。
其次，针对向量存储和检索优化的云数据库可以有效地利用 embedding。诸如 Google Vertex AI Vector Search、AWS OpenSearch 或 Pinecone（通常通过云市场集成）之类的服务旨在索引和查询高维向量。例如，构建语义搜索工具的开发人员可能会将文档 embedding 存储在向量数据库中，并使用余弦相似度来查找相关的匹配项。云提供商处理复制、分片和性能调优，即使在大型数据集的情况下也能确保低延迟查询。这与传统数据库形成对比，后者难以大规模进行向量运算。
最后，云原生架构简化了端到端的 embedding 工作流程。无服务器函数（例如，AWS Lambda）可以在新数据上传到云存储时触发 embedding 生成。Google Kubernetes Engine (GKE) 或 Azure AKS 上的 Kubernetes 集群可以部署自定义 embedding 模型。像 OpenAI 的 embedding（托管在 Azure 上）之类的 API 简化了与应用程序的集成。例如，聊天机器人可以通过 API 使用 embedding 来将用户查询与存储在云数据库中的预计算答案进行匹配。云的自动缩放可确保经济高效的资源使用，适应流量高峰而无需手动干预。