下一代嵌入模型是先进的机器学习系统，旨在将数据（如文本、图像或音频）转换为捕获语义含义的密集数值表示（向量）。与早期的模型（如 Word2Vec 或基本的 BERT 变体）不同，这些较新的模型侧重于提高跨多样化任务的准确性、效率和适应性。例如，OpenAI 的 text-embedding-3 系列和 Cohere 的 Embed v3 通过生成更好地保留上下文关系的嵌入来减少手动特征工程的需求。它们通过更大的训练数据集、改进的架构以及对比学习等技术来实现这一点，对比学习训练模型以区分相似和不同的数据点。这使得嵌入能够更准确地反映现实世界的细微差别，例如基于上下文区分“bank”（金融机构）和“bank”（河岸）。
从技术上讲，这些模型通常利用基于 Transformer 的架构，并进行修改以优化性能。例如，有些模型使用动态分词来更有效地处理可变长度的输入，而另一些模型则采用参数高效的微调方法，如 LoRA（低秩适应）来适应特定领域，而无需重新训练整个模型。效率提升也是一个关键关注点：较新的模型生成更小的向量维度（例如，384 而不是 1536），同时保持或提高任务性能，从而降低存储和计算成本。此外，指令调优等技术使嵌入能够更好地与下游任务对齐——例如，确保搜索查询嵌入在电子商务环境中优先考虑产品属性。这些优化使模型能够实际应用于实时应用程序，如推荐系统，在这些系统中，延迟和资源使用至关重要。
开发人员可以将这些模型应用于语义搜索、聚类或异常检测等任务。一个具体的例子是使用文本嵌入模型来改进搜索结果，即使描述中缺少“affordable”这个确切的词，也能将用户查询（如“affordable wireless headphones”）与产品进行匹配。CLIP 或 Google 的 MURAL 等多模态模型将此扩展到跨模态任务，如从文本查询中检索图像。对于部署，许多提供商提供 API（例如，OpenAI 的嵌入端点）或 Sentence Transformers 等开源框架，这简化了与现有管道的集成。在选择模型时，开发人员应评估权衡：较大的模型可能提供更高的准确性，但需要更多的资源，而较小的模型对于受限环境来说更具成本效益。使用 MTEB（大规模文本嵌入基准）等基准测试嵌入质量可确保模型满足特定的用例要求。