深入理解 Embedding 和 向量：AI 应用中的核心技术

前言

随着 AI 应用的持续火热，许多并不了解 AI 技术的人可能会被众多专业术语搞得一头雾水。相信大家经常会听到「嵌入（embedding）」和「向量（Vector）」这几个词。那么，这些术语到底是什么意思呢？在与我的产品经理交流时，我发现他对这些概念仍然处于似懂非懂的状态。本文将深入探讨这些概念，帮助大家更好地理解它们在 AI 应用中的重要性。

什么是 Embedding 和 向量？

Embedding

Embedding 是一种将高维数据（如文本、图像等）映射到低维空间的技术。具体来说，embedding 是将文本嵌入到向量空间中，用向量来表示文本的含义。通过这种方式，我们可以将复杂的文本数据转换为固定长度的向量，使其更易于处理和分析。

向量

向量是一种表示有大小和方向的量的工具。如果把向量想象成一支箭头，那箭头的长度代表了大小，箭头的指向就代表了方向。在大模型中，向量的元素表示单词的语法角色、语义特性以及与其他单词的关联程度，因此可以使用多维度的向量来表示不同语境下的文本。我们通过向量嵌入模型（Embedding）将文本创建一个多维的向量数组，将所有维度的数据装在一起。

向量在大模型中的应用

在大模型中，向量的应用非常广泛。以下是一个简单的示例，展示了如何使用向量嵌入模型将文本转换为向量：