嵌入（Embeddings）在语义信息检索 (IR) 中发挥着关键作用，它使系统能够理解和比较文本的含义，而不是仅仅依赖于精确的关键字匹配。 本质上，嵌入是单词、短语或文档的数值向量表示，可以捕获语义关系。 例如，单词“银行”可能被表示为一个向量，在一种上下文中（自然地理）使其更接近“河流”，而在另一种上下文中（金融机构）使其更接近“金融”。 这使得 IR 系统能够以反映其真实含义的方式处理查询和文档，即使术语不同也能提高相关性。
在实践中，嵌入将非结构化文本转换为机器可以处理的数学形式。 当用户提交查询时，查询和数据库中的文档都会转换为嵌入向量。 然后使用余弦相似度等数学运算来测量语义相似度，余弦相似度计算向量之间的角度。 例如，搜索“犬类伙伴”可能会检索包含“狗”或“宠物”的文档，即使没有这些确切的术语，因为它们的嵌入在向量空间中具有相似的方向。 这种方法减少了对严格关键字匹配的依赖，并考虑了同义词、相关概念或语言中的上下文变化。
开发人员可以使用 Word2Vec、GloVe 或 BERT 等预训练模型来实现嵌入，这些模型基于从大型文本语料库中学习的模式生成向量。 例如，BERT 的上下文嵌入分析周围的单词以消除含义的歧义——例如区分“苹果公司”和“苹果水果”。 FAISS 或 Annoy 等工具可以有效地优化相似向量的检索，即使在大型数据集中也是如此。 然而，挑战包括为领域选择正确的嵌入模型（例如，生物医学文本与社交媒体）以及管理计算成本。 通过将嵌入与近似最近邻搜索等技术相结合，开发人员可以构建优先考虑语义相关性的 IR 系统，从而实现改进的搜索引擎、推荐系统或问答工具等应用程序。