Azure AI-102 认证全攻略: (十一) 嵌入向量全面解析

嵌入向量（Embeddings）是现代人工智能和机器学习中不可或缺的技术，主要用于将高维数据转换为低维的、可计算的向量表示。通过嵌入向量，我们能够在数学空间中表达数据之间的复杂关系，使计算机能够更高效地进行相似度计算、聚类、分类和搜索。

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1. 什么是嵌入向量？

嵌入向量是一种数据表示方法，可用于捕捉数据之间的语义关系。它们广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和推荐系统等领域。

1.1 向量空间的概念

向量空间（Vector Space）是嵌入向量的数学基础。向量是带有大小和方向的数值表示，数据点可以映射到高维空间中，并以点与点之间的欧几里得距离或余弦相似度等方法衡量它们的关系。

在嵌入向量空间中：

• 语义相似的数据点通常在空间中距离较近。
• 不同类别的数据点分布在不同区域。
• 通过向量计算，可以进行语义搜索、分类、推荐等任务。
• 向量空间的投影方法用于数据降维，以提高计算效率和可视化能力。