嵌入（Embeddings）在向量搜索中起着基础性的作用，它将复杂的诸如文本、图片或音频之类的数据转化为机器可以处理的数值表示（向量）。 这些向量在高维空间中捕获数据的语义意义或特征。 例如，在自然语言处理中，单词“dog”可能被表示为一个向量，其中诸如“puppy”或“canine”之类的相似术语位于附近。 这使得搜索系统可以根据概念关系而不是仅根据精确的关键字匹配来比较项目。 如果没有嵌入，搜索引擎将依赖于严格的基于关键字的方法，这些方法难以处理诸如同义词或上下文变化之类的细微之处。
向量搜索利用嵌入来实现基于相似性的检索。 系统不是寻找完全匹配，而是计算向量之间的距离（例如，使用余弦相似度或欧几里得距离）以找到在嵌入空间中“接近”的项目。 例如，图像搜索系统可能会为照片生成嵌入，从而允许用户找到视觉上相似的图像，即使它们不共享完全相同的像素模式。 这种方法对于处理非结构化数据特别强大，在这些数据中，传统数据库或关键字索引效果不佳。 通过将数据转换为统一的数值格式，嵌入使得可以使用相同的数学框架跨不同的数据类型进行搜索。
从技术角度来看，嵌入是使用诸如用于文本的 word2vec、用于图像的 ResNet 或自定义神经网络之类的模型生成的。 这些模型经过训练以将数据映射到保留有意义关系的向量中。 在实践中，开发人员使用库（例如，TensorFlow、PyTorch）或 API（例如，OpenAI 的嵌入）来创建嵌入，然后将其存储在诸如 FAISS 或 Pinecone 之类的向量数据库中以进行高效搜索。 例如，推荐系统可能会生成用户和项目嵌入，然后通过比较向量来检索与用户偏好相似的产品。 嵌入的质量直接影响搜索的准确性，因此为特定用例选择正确的模型并对其进行微调至关重要。 总体而言，嵌入将抽象数据转换为结构化的、可计算的形式，从而能够在规模上实现快速且具有上下文感知能力的搜索。