LangChain嵌入模型包装器（文本转向量的原理）

吾名爱妃，性好静亦好动。好编程，常沉浸于代码之世界，思维纵横，力求逻辑之严密，算法之精妙。亦爱篮球，驰骋球场，尽享挥洒汗水之乐。且喜跑步，尤钟马拉松，长途奔袭，考验耐力与毅力，每有所进，心甚喜之。

 
吾以为，编程似布阵，算法如谋略，需精心筹谋，方可成就佳作。篮球乃团队之艺，协作共进，方显力量。跑步与马拉松，乃磨炼身心之途，愈挫愈勇，方能达至远方。愿交志同道合之友，共探此诸般妙趣。

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        在深度学习和自然语言处理领域，嵌入（Embedding）是一种将文本数据转换为浮点数值表示形式的技术，它能够分析两段文本之间的相关性。嵌入的一个典型例子是词嵌入，这种嵌入将每个词映射到多维空间的一个点，使得语义上相似的词在空间中的距离更近。词嵌入是将词语映射到向量空间的一种技术，它通过对大量文本数据的训练，为每个词语生成一个高维向量。通过这个向量能够捕获词语的语义信息。例如，相似的词语（如，“男”和“国王”，“女”和“女王”）在向量空间中的位置会非常接近。这是因为嵌入模型在训练过程中学习到了词语之间的语义关系。

        例如，可以使用预训练的Word2Vec或GloVe等模型得到每个词的向量表示。假设“国王”的向量表示为[1.2, 0.7, -0.3]，“男”的向量表示为[1.1, 0.6, -0.2]。我们会发现，相同性别的词语在向量空间中的距离更近，这就反映了他们之间的语义关系。这种关系可以通过计算向量之间的余弦相似度来量化。

        词嵌入的一个重要应用就是自然语言处理，例如文本分类、命名实体识别、情感分析等。词嵌入通过将词语转换为向量，然后利用深度学习模型来处理文本数据，实现对语言的理解。

        LangChain框架提供名为Embedding的类，它为多种文本嵌入模型提供了统一接口。通过该类实例化的嵌入模型包装器，就可以将文档转换为向量数据，同时将搜索的问题也转为向量数据，这就可以通过计算搜索问题和文档在向量空间中的距离，来寻找在向量空间中最相似的文本。实例化的Embedding类被称为嵌入模型包装器，与LLM模型包装器、聊天模型包装器并成为三大模型包装器。