Embedding

在大模型中，Embedding指的是将某种类型的输入数据（如文本、图像、声音等）转换成一个稠密的数值向量的过程。

这些向量通常包含较多维度，每一个维度代表输入数据的某种抽象特征或属性。

Embedding 的目的是将实际的输入转化为一种格式，使得计算机能够更有效地处理和学习。

为什么使用Embedding？

Embedding的主要优势是能够将实体转换为计算机易于处理的数值形式，同时减少信息的维度和复杂度。

有助于提高处理效率，而且也使得不同实体之间的比较（如计算相似度）变得可行。

Embedding通常通过大量数据的训练而得到，能够捕捉到复杂的模式和深层次的关系，这是传统方法难以实现的。

什么是Embedding模型？

Embedding模型是RAG技术的核心，也是大模型应用落地必不可少的技术。

Embedding模型是指将高维度的数据（例如文字、图片、视频）映射到低维度空间的过程。

简单来说，Embedding向量就是一个N维的实值向量，它将输入的数据表示成一个连续的数值空间中的点。

文本Embedding

将文字或短语转换成数值向量的过程。

这些向量捕捉了单词的语义特征，例如意义、上下文关系等。

图像Embedding

对于图像，Embedding过程通常涉及使用卷积神经网络（CNN）等模型来提取图像中的特征，并将这些特征转换为一个高维向量。

这样的向量可以代表图像的内容、风格、色彩等信息，从而用于图像识别、分类或检索任务。

声音Embedding

在声音处理领域，Embedding通常指的是将音频信号转换为一个表示其特征的向量，这包括音调、节奏、音色等。

通过这样的转换，可以进行声音识别、音乐生成等任务。