检索基础概念 2026 年更新

嵌入(Embedding)

定义

一组表示一段文本含义的数字,使语义相近的内容在向量空间中彼此靠近。

嵌入把单词、句子或文档映射到一个连续的向量空间中,距离远近反映含义的相近程度。Mikolov 等人(2013)证明,从原始文本中学到的这类向量能捕捉到出人意料的丰富关系;Pennington 等人(2014)则在 GloVe 方法中基于全局词共现统计推导出词向量。

现代 LLM 构建的是上下文嵌入——同一个词会因上下文不同而得到不同的向量。嵌入是连接人类语言与模型所执行数值运算的桥梁。

为什么重要

嵌入为语义搜索、检索增强生成和聚类提供支撑。知识库正是借助嵌入,才能找到真正回答问题的那段内容——即使没有任何关键词匹配。

参考文献

本定义所依据的一手文献、同行评审文献和存档资料。

Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Workshop track, International Conference on Learning Representations (ICLR 2013).
GloVe: Global Vectors for Word Representation
Pennington, J., Socher, R., & Manning, C. D. (2014). Proceedings of EMNLP 2014, pp. 1532–1543.

词典与百科条目

引用本条目

MultipleChat.《嵌入(Embedding)》. MultipleChat AI 与 LLM 术语表,2026. https://multiple.chat/ai-glossary/embedding

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