文本嵌入（Embedding）

文本嵌入（Embedding）是一种把词语、句子或文档转换为数值向量，使计算机能够比较和处理文本语义的人工智能技术。

概述

文本本身不能直接参与数学运算，嵌入模型会依据文本的含义、上下文和表达方式，将其映射到多维向量空间。语义相近的文本通常在空间中距离较近，即使它们使用了不同词语，也可能获得相似的向量表示。

文本嵌入广泛用于语义搜索、推荐系统、文本分类、聚类、重复内容检测和问答系统。在检索增强生成中，系统可先将资料切分并生成向量，再从向量数据库中找出与问题最相关的内容，交给大语言模型生成回答。

嵌入向量通常应由同一模型生成后再比较，更换模型时往往需要重新处理已有数据。文本切分方式、上下文长度、数据质量和相似度阈值都会影响检索效果。嵌入也可能继承训练数据中的偏差，并不等同于对事实的可靠理解。

问：文本嵌入和关键词搜索有什么区别？答：关键词搜索侧重字面匹配，文本嵌入则可寻找表达不同但语义相近的内容，两者也可以组合使用。

问：嵌入向量可以还原成原文吗？答：通常不能直接、准确地逆向恢复原文，但向量仍可能包含敏感信息，因此需要妥善控制存储和访问权限。

问：向量维度越高越好吗？答：不一定。更高维度可能提供更丰富的表示，也会增加存储和计算成本，应结合模型质量与业务需求选择。