向量与 Embedding 知识体系概览
问题
什么是 Embedding？向量表示在 AI 应用中扮演什么角色？
答案
Embedding 是将离散数据（文本、图片、音频等）映射为连续向量空间中的稠密向量，使语义相似的内容在向量空间中距离近。它是 RAG、搜索、推荐等 AI 应用的基础设施。
一、Embedding 在 AI 应用中的位置
二、知识导航
| 模块 | 核心内容 | 文档 |
|---|---|---|
| Embedding 基础 | 原理、训练方法 | Embedding 基础原理 |
| 模型选择 | 主流模型对比 | Embedding 模型选择 |
| 相似度计算 | 距离度量方法 | 相似度与距离度量 |
| 向量数据库 | 存储和索引 | 向量数据库深入 |
| Embedding 优化 | 微调和提升 | Embedding 优化技巧 |
| 多模态 Embedding | 跨模态检索 | 多模态 Embedding |