什么是向量搜索中的嵌入 (Embeddings)？ 嵌入是数据的数值表示——例如文本、图像或音频——被转换成固定长度的向量（数字数组），这些向量捕获了有意义的特征或关系。 在向量搜索中，嵌入充当原始数据和搜索算法之间的桥梁，从而能够进行有效的相似性比较。 例如，像“一只狗在玩耍”这样的句子可能会被转换成一个 300 维的向量，其中每个维度代表一个潜在特征（例如，“动物”、“动作”或“物体”）。 这些向量存储在数据库中，在搜索期间，系统会将查询的嵌入与存储的嵌入进行比较，以找到最接近的匹配项。 这种方法绕过了传统的基于关键词的方法（这些方法难以处理语义细微差别），而是依赖于高维空间中的数学邻近性。
嵌入在实践中如何工作 为了生成嵌入，训练机器学习模型——例如文本的 word2vec 或图像的 CNN——将数据映射到保留语义或结构关系的向量中。 例如，在自然语言处理中，单词“国王”可能嵌入在“女王”附近，但远离“汽车”，反映了它们的概念相似性。 在搜索期间，余弦相似度或欧几里得距离等相似性度量用于衡量两个向量的接近程度。 一个实际的例子是产品推荐系统：如果用户点击一个强调“运动鞋”和“蓝色”嵌入的鞋子，系统会检索其他具有接近该向量的嵌入的项目。 FAISS 或 Annoy 等工具优化了这些大规模的比较，即使在数十亿个向量中也能实现快速搜索。
用例和注意事项 嵌入驱动着语义搜索引擎（例如，查找具有相似主题的文章）、推荐系统或异常检测（标记嵌入中的异常值）等应用程序。 一个关键的挑战是平衡维度：更高的维度捕获更多细节，但会增加计算成本。 例如，基于 BERT 的文本嵌入通常使用 768 维，而更简单的模型可能使用 100 维。 开发人员还必须处理模型选择（预训练与自定义）和存储——像 Pinecone 或 Milvus 这样的向量数据库专门用于高效地管理和查询嵌入。 虽然嵌入解决了许多搜索问题，但它们需要仔细调整。 例如，不匹配的训练数据（例如，使用医学文本模型进行电影推荐）可能导致糟糕的结果。 总而言之，嵌入是现代搜索系统的基础工具，但需要周全的实施。