Embedding 是一种在深度学习和自然语言处理（NLP）中的特征工程方法，用于将高维度的数据（如单词、短语、句子等）转换为低维度的向量。其本质是通过向量空间映射将文本转换为数值表示，主要目的是降低数据的抽象和复杂性，使机器学习模型能更有效地理解和处理数据，帮助模型理解语义关系，如单词之间的相似性、句子的情感等。
以下是几个关于 Embedding 的例子帮助您更好地理解：
电影推荐系统：假设我们有一个电影推荐系统，用户可以给电影打分，目标是预测用户未看过的电影的评分。每个用户和电影都可视为独特分类标签，直接处理这些高维度和稀疏的标签很困难。此时可使用 Embedding，为每个用户和电影创建低维度向量，捕捉用户兴趣和电影特性，通过比较向量来预测评分。 在 Stable Diffusion 中，Embedding 相当于提示词打包功能，能把很多提示词汇总到一个文件里。调用一个 Embedding 文件就相当于输入很多提示词，对于文本量很大且固定不变的提示词，如常见的负向提示词，使用打包好的负向提示词 Embedding 可达到一词顶一百词的效果。此外，我们认识到 Embedding 是一个浮点数的向量（列表），两个向量之间的距离度量它们的相关性，小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。Embedding 共有词、句子、文档、图像等分类。在大模型中，Embedding 具有重要价值，实战中可从数据集中获取 Embedding 结果，并保存为 csv 文件。进阶到企业级应用开发的大模型技术还会涉及利用开源的 Embedding 模型、向量数据库去做检索增强生成（RAG），以及购买 GPU 服务器去基于开源大模型搭建企业级大模型项目。OpenAI 官网文档链接：https://platform.openai.com/docs/introduction
