Embeddings 通过将复杂的文本、图像或用户行为等数据转换为数值向量来支持大规模搜索，这些向量捕获语义关系。这些向量在高维空间中表示数据，其中相似的项目靠得更近。例如，在文本搜索中，单词或句子使用 Word2Vec 或 BERT 等模型转换为 embeddings，允许系统基于含义而不是精确的关键词匹配来衡量相似度。这种方法使得高效搜索海量数据集成为可能，因为对向量进行数学运算（如余弦相似度）可以快速识别相关内容，即使查询没有使用与存储数据相同的术语。
Embeddings 在搜索中的核心效率来自它们简化相似性比较的能力。传统的搜索方法依赖于倒排索引或精确术语匹配，这在处理同义词、拼写错误或上下文变化时会遇到困难。Embeddings 通过编码语义含义来解决这个问题。例如，如果“canine companions”的 embeddings 在向量空间中接近，则搜索“canine companions”可能会匹配包含“dogs”或“pets”的文档。 为了处理大型数据集，使用了近似最近邻 (ANN) 算法，如 FAISS、Annoy 或 HNSW。 这些技术以允许快速检索最接近向量的方式索引 embeddings，而无需详尽地比较每个项目，从而可以扩展到数十亿条记录。 例如，电子商务平台可能会通过将用户查询向量与存储在 ANN 索引中的产品描述向量进行比较来使用 embeddings 推荐产品。
现实世界的应用程序突出了 embeddings 的灵活性。像谷歌这样的搜索引擎使用它们来理解搜索意图，而推荐系统将用户偏好和项目特征映射到共享的 embedding 空间中。图像搜索平台使用卷积神经网络 (CNN) 将图像转换为 embeddings，从而可以实现诸如“查找具有风景的照片”之类的查询，而无需依赖手动标签。Embeddings 还支持多语言搜索，方法是将来自不同语言的单词对齐到统一的向量空间中——允许用英语查询检索西班牙语的结果（如果它们的含义一致）。开发者可以利用预训练的 embedding 模型（例如，OpenAI 的 text-embedding 模型）或在特定领域的数据上微调它们，确保向量捕获与其用例相关的细微差别。通过将非结构化数据转换为可搜索的向量，embeddings 为现代搜索系统提供了可扩展、适应性强的基础。