什么是向量嵌入（Embeddings）？
1. 基础定义
向量嵌入（Embeddings）是一种把"文字、图片、声音"等信息，转换成一组数字（向量）的技术。这些数字可以用来表示信息的"含义"或"特征"。
通俗理解： 向量嵌入就像给每句话、每张图片都分配一个"坐标"，这样计算机就能用数学方法比较它们的相似度。
2. 生活中的类比
- 把每个人的兴趣、性格等用数字打分，放在二维或三维空间里，兴趣相近的人会靠得更近。
- 地图上的经纬度：每个城市都有一组数字坐标，距离近的城市通常更相似。
3. 向量嵌入的应用
- 文本检索： 找到与问题最相关的文章或答案。
- 推荐系统： 推荐和你兴趣相似的电影、商品。
- 聚类与分类： 把相似的内容分到一组。
- 可视化： 用图形方式展示高维数据的分布。
数学表达： 假设有一句话"我喜欢猫"，经过嵌入后可能变成一个向量：
[0.12, -0.98, 0.33, ...]
这些数字可以有几十、几百甚至几千个。
4. 二维可视化演示
下图模拟了不同文本经过向量嵌入后在二维空间的分布。你可以输入自己的短句，看看它会出现在哪里（仅做演示，实际嵌入需用AI模型计算）。
小结： 向量嵌入让计算机能"理解"文本、图片等内容的相似性，是现代人工智能的核心技术之一。