Embedding models 是一種專門用於生成向量嵌入的模型：長數組數字，代表給定文本序列的語義含義。生成的向量嵌入數組然後可以存儲在數據庫中，該數據庫將它們作為一種方式進行比較，以搜索具有相似含義的數據。
Embedding models 的工作原理是將文本分解為單詞或短語序列，然後為每個單詞或短語分配一個向量。這些向量通常是高維的，可以捕獲單詞或短語的語義含義。例如，單詞“國王”和“女王”可能具有相似的向量，因為它們都與皇室有關。
Embedding models 有許多應用，包括：
- 自然語言處理 (NLP)：Embedding models 可用於提高 NLP 任務的性能，例如機器翻譯、文本分類和情感分析。
- 信息檢索 (IR)：Embedding models 可用於提高 IR 系統的性能，例如搜索引擎和推薦系統。
- 計算機視覺 (CV)：Embedding models 可用於將圖像表示為向量，這可以提高 CV 任務的性能，例如圖像分類和對象檢測。
Embedding models 是一種強大的工具，可用於提高各種任務的性能。它們是 NLP、IR 和 CV 等領域的重要研究領域。