Embedding 在 AI 搜索中扮演什么角色？

AI 搜索中的 Embedding 将文本或图像等非结构化数据转换为捕获语义含义和关系的数值向量。这种转换使 AI 系统能够高效处理和比较复杂信息，从而提升搜索结果质量。

关键原理是在大型数据集上训练模型，以生成向量表示，其中相似的项目在向量空间中距离更近。必要条件包括使用基于神经网络的架构，并确保维度与计算资源相匹配。其应用范围涵盖语义搜索、推荐系统以及结合文本和图像数据的多模态应用。注意事项包括通过相似度指标验证 Embedding 质量，以及处理训练数据中的偏差以保持相关性。

应用包括通过基于语义相似性而非仅关键词匹配来匹配查询与文档，从而提高搜索相关性。这通过提高用户满意度、加速大型数据集的检索以及为电子商务或内容发现等平台启用个性化推荐功能，带来商业价值。