要为向量搜索生成嵌入，您首先需要使用机器学习模型将您的数据（文本、图像等）转换成数值向量。嵌入在高维空间中捕捉语义含义，使得相似的项目可以更紧密地聚集在一起。首先，为您的特定用例选择一个训练好的模型——例如，文本可以使用 BERT 或 RoBERTa，图像可以使用 ResNet 或 CLIP。这些模型旨在将输入映射到密集的向量表示。预训练模型通常非常有效，因为它们从大型数据集中学习了通用模式，但您也可以根据需要对它们在您的数据上进行微调。输入数据必须进行预处理以符合模型的输入要求，例如对文本进行分词或调整图像大小。
接下来，通过模型处理您的数据以生成嵌入。对于文本，将句子分割成标记（词或子词）并将其输入到模型中。许多框架，如 Hugging Face 的 Transformers 或 TensorFlow，提供 API 来简化这一步骤。例如，使用 sentence-transformers 库，只需几行代码即可生成句子嵌入。对于图像，使用卷积神经网络 (CNN)（如 ResNet）从像素数据中提取特征。模型的输出层（或隐藏层）提供嵌入向量。这些向量通常会进行归一化（例如，使用 L2 归一化），以确保向量空间中的距离对应于语义相似性。将嵌入存储在针对向量搜索优化的数据库中，如 FAISS、Annoy 或专门的向量数据库（如 Pinecone）。
最后，通过比较向量来使用存储的嵌入进行搜索。向量数据库使用近似最近邻 (ANN) 等算法来高效地查找相似项。例如，要搜索与查询相似的文本文档，为查询生成嵌入并计算其与存储嵌入的余弦相似度。FAISS 等工具允许对嵌入进行索引以实现快速检索，即使是数百万个向量也不在话下。如果您的数据随时间变化，定期重新生成嵌入以保持搜索结果的相关性。对于自定义用例，可以考虑使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架训练自己的嵌入模型，但首先使用预训练模型可以节省时间。始终通过测试搜索结果与预期结果来验证嵌入质量。