嵌入通过将复杂数据转换为结构化的数值表示，在使机器能够处理和推理这些数据方面发挥着关键作用。从本质上讲，嵌入将离散实体（如单词、图像或用户行为）映射到连续空间中的密集向量（数字数组）。这种转换允许算法以数学形式处理抽象关系。例如，在自然语言处理 (NLP) 中，词嵌入捕获语义和句法相似性：“狗”的向量比“汽车”的向量更接近“猫”，这反映了它们的相关性。这种空间表示通过将定性关系转化为向量之间可测量的距离或角度，简化了推理任务，模型可以有效地进行计算。
嵌入在推理中的一个实际例子是它们在语义搜索或推荐系统中的使用。假设一个开发人员构建了一个问答系统。当用户问“如何修复网络超时错误？”时，嵌入会将查询和支持文章数据库转换为向量。然后，系统将查询的向量与文章向量进行比较，以找到最接近的匹配项，即使文章没有使用“网络超时”这个确切的短语。这是因为嵌入编码了上下文含义——相关文章中诸如“解决”、“连接”或“延迟”等词语将在方向上与查询的向量对齐。类似地，在推荐引擎中，用户和项目的嵌入对偏好和特征进行建模，使系统能够推断出诸如“喜欢动作电影的用户也喜欢这些视频游戏”之类的联系。
开发人员在使用嵌入进行推理时应考虑两个关键方面。首先，嵌入质量在很大程度上取决于训练数据和模型架构。例如，像 BERT 这样的预训练语言模型生成能够适应句子中单词用法的上下文嵌入，而像 Word2Vec 这样更简单的模型则生成静态嵌入。选择正确的方法会影响系统处理多义性（具有多种含义的单词）或特定领域术语的效果。其次，嵌入引入了计算成本和性能之间的权衡。更高维度的向量捕获更精细的细节，但需要更多的内存和处理。降维技术（例如 PCA）或量化可以优化这一点，但可能会牺牲准确性。通过将嵌入策略与推理任务的需求对齐（例如，优先考虑实时应用的速度或研究的准确性），开发人员可以有效地平衡这些因素。