嵌入向量
Embedding将词、句子或图像等高维离散信息压缩为稠密的低维向量，使语义相似的内容在向量空间中距离更近。
# 向量
# 语义搜索
Embedding（嵌入向量）
Embedding 是将离散对象（词、文档、用户）映射到连续向量空间的技术。
核心特性： - 语义相近的内容向量距离小 - 支持向量运算（king - man + woman ≈ queen） - 维度通常 128-4096 维
应用场景： - 语义搜索（相似度检索） - RAG 的知识库索引 - 推荐系统
常用模型： text-embedding-3-small, BGE, nomic-embed