向量嵌入中的降维是指减少高维嵌入中的维度数量，同时保留其基本信息的过程。 向量嵌入是数据的数值表示（例如文本、图像或用户行为），通常以数百或数千个维度开始，以捕获复杂的模式。 然而，高维数据在计算上处理成本可能很高，难以可视化，并且容易受到“维度灾难”的影响，在这种情况下，点之间的距离失去了意义。 降维技术通过将嵌入压缩到较低维度的空间来解决这些问题，使其更适合于聚类、可视化或模型训练等任务。
常见的技术包括主成分分析 (PCA)、t-SNE 和 UMAP。 例如，PCA 识别数据中解释最大方差的方向（主成分），并将数据投影到这些轴上，从而有效地减少维度，同时保留关键结构。 t-SNE 侧重于保留点之间的局部相似性，使其可用于可视化 2D 或 3D 中的聚类。 UMAP 平衡了速度和准确性，通常比 t-SNE 更好地维护全局和局部关系。 在实践中，开发人员可以使用 PCA 将 300 维的词嵌入减少到 50 维，然后再训练机器学习模型，从而加快推理速度，而不会显着损害性能。 同样，将图像嵌入从 2048 维减少到 128 维可以实现大型数据库中的实时相似性搜索。
在应用降维时，开发人员必须考虑权衡。 激进的减少会丢弃细微的模式，从而损害需要细粒度区分的任务（例如，NLP 中的语义相似性）。 方法的选择取决于目标：PCA 对于线性关系是确定性的和高效的，而 UMAP 或 t-SNE 可以更好地处理非线性结构，但代价是计算开销。 评估保留的信息也至关重要 - 例如，检查聚类质量在减少后是否会降低。 实验是关键：从保守的目标开始（例如，原始维度的 50%），并针对特定于任务的指标进行验证。 诸如 scikit-learn（PCA，t-SNE）或 umap-learn 之类的库提供了可访问的实现，使开发人员能够以最少的努力将这些技术集成到管道中。