在无服务器环境中，嵌入的工作方式是将向量表示技术与基于云、事件驱动的计算资源相结合。像 AWS Lambda、Google Cloud Functions 或 Azure Functions 这样的无服务器平台无需开发人员管理服务器，即可响应事件（例如 HTTP 请求、数据库更新）执行代码。生成嵌入时，无服务器函数通常会加载预训练的机器学习模型（例如 BERT、Word2Vec）或使用 API 将原始数据（文本、图像）转换为密集向量表示。例如，一个 Lambda 函数可能会处理用户提交的文本查询，通过 TensorFlow 模型运行它以生成 512 维嵌入，并通过 API Gateway 端点返回结果。无服务器的无状态特性要求模型在每次调用时加载，或在内存中缓存以供跨请求重用。
在无服务器中优化嵌入涉及平衡延迟、内存和成本。由于无服务器平台对时间和内存有限制（例如 AWS Lambda 最长 15 分钟，Azure Functions 最多 10 GB），模型必须轻量级或分解成更小的组件。例如，使用 ONNX Runtime 或 TensorFlow Lite 可以减小模型大小并缩短推理时间。开发人员经常将预计算的嵌入存储在 DynamoDB 或 Firestore 等无服务器数据库中，以避免冗余处理。为了缓解冷启动——函数初始化时的延迟——一些团队使用预置并发 (AWS) 或将模型部署为单独的层，使其保持加载在内存中。例如，推荐系统可能会预计算产品嵌入并将其存储在向量数据库中，然后使用无服务器函数实时比较用户查询嵌入与存储的向量。
实际用例包括实时语义搜索、聊天机器人和个性化内容交付。新闻聚合器应用可以部署一个无服务器函数，将文章标题转换为嵌入，然后在另一个函数中使用余弦相似度查找相关故事。无服务器嵌入还与托管的 AI 服务（例如 OpenAI API、AWS SageMaker）集成，以实现可伸缩性。例如，无服务器管道可以通过将文本发送到 OpenAI 的嵌入 API、将结果存储在 BigQuery 中，并通过 Pub/Sub 触发分析工作流来处理用户反馈。虽然无服务器简化了扩展并降低了运营开销，但开发人员必须监控成本（例如按毫秒计费）并确保模型符合平台限制。AWS Lambda 的 Arm64 Graviton 处理器或 Google 的 Vertex AI 集成等工具可以进一步优化嵌入工作负载的性能。