要为产品描述生成嵌入，通常使用机器学习模型将文本转换为捕获语义含义的数值向量。首先选择一个预训练语言模型，如 BERT、Word2Vec 或句子 Transformer（例如 Sentence-BERT）。这些模型在大规模文本语料库上进行训练，可以将词或句子映射到密集向量。例如，使用 Hugging Face 的 transformers 库，可以加载一个预训练 BERT 模型，对产品描述进行分词，并从模型的输出层提取嵌入。或者，使用 Sentence-Transformers 可以通过提供直接生成句子级别嵌入的 API 来简化此过程，只需少量代码。关键是选择一个与您的用例相符的模型——用于通用语义的更广泛模型，或用于专业词汇的领域特定模型。
该过程主要包括三个步骤：预处理、模型推理和后处理。首先，清理产品描述，去除不相关字符，规范化文本（小写、词干化），并处理缺失值。例如，“Men’s Waterproof Jacket – Size L, 100% Nylon” 这样的描述可以简化为 “men waterproof jacket size large 100 nylon”。接下来，对文本进行分词并将其输入模型。使用 TensorFlow 或 PyTorch 时，这包括将文本编码为输入 ID 和注意力掩码，然后运行前向传播。例如，使用 PyTorch 和 BERT，可以提取 [CLS] token 的输出或平均隐藏状态以创建固定长度向量。通过对嵌入进行标准化（例如 L2 范数归一化）来进行后处理，以确保一致的尺度，这可以提高相似性搜索等任务的性能。
生成嵌入后，它们可用于搜索、聚类或推荐等任务。例如，可以计算嵌入之间的余弦相似度来查找相关产品，或使用 PCA 进行降维以进行可视化。FAISS 或 Annoy 等工具可优化大规模相似性搜索。一个实用的工作流程可能包括使用批量推理脚本为 10,000 个产品生成嵌入，将其存储在 Pinecone 等向量数据库中，并通过 API 进行实时查询。如果性能至关重要，可以在产品数据上微调模型，以更好地捕获领域特定模式。始终通过测试下游任务来验证嵌入——例如，检查在聚类实验中是否正确分组了相似产品。