什么是嵌入模型（Embedding Model），它和大语言模型（LLM）有什么关系？

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什么是嵌入模型（Embedding Model），它和大语言模型（LLM）有什么关系？AI 科普达人 New Machina 用最通俗易懂的方式进行了解释。

所谓嵌入模型，其实就是现在很多智能体应用背后的 “翻译官”。它的本事，是把原本很复杂、难以直接处理的数据，比如一段文字、一张图片、一段音频，等，都变成了一串数字。这串数字叫 “向量”，也常被称为 “嵌入”。有了这个 “翻译”，机器就能像理解语言一样，理解各种内容的 “含义” 和它们之间的关系。

为什么要这样做？因为原始的数据对计算机来说太抽象了，直接处理很难。但数字就不一样了，机器最擅长的就是数字运算。嵌入模型生成的向量，不只是随便的一串数字，而是能捕捉到内容之间的语义联系。比如，“国王” 和 “女王” 在向量空间里会靠得很近，而“胡萝卜”就会离它们很远。这种 “距离” 就代表了概念之间的相近或相远。

我们平时用到的语义搜索、内容推荐、聚类分析，以及检索增强生成（RAG），其实背后都少不了嵌入模型的支持。它们让搜索变得更聪明，不再只是看关键词，而是理解你真正想找的东西。

可能有人会把嵌入模型和大语言模型（LLM）混为一谈，其实它们不是一回事。语言模型最擅长的，是 “说话” 和 “推理”，能理解你的问题，还能生成新的文本。嵌入模型的专长，是把各种内容编码成数字，方便比较和查找。简单点说，语言模型像个能写会聊的作家，嵌入模型更像个把世界变成数字地图的工程师。

现在，随着这些模型越来越强大，机器对复杂内容的 “理解” 能力也在不断提升。我们会发现，搜索结果更贴合需求，推荐的内容更懂你，甚至不同类型的信息都能被放到同一个 “空间” 里统一对比。这些背后都有嵌入模型（Embedding Model）的功劳。



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