什么是Embedding向量模型？我们应该如何选择？

推荐语

Embedding向量模型——理解数据的桥梁，助力机器智能处理。

核心内容：
1. Embedding模型定义及其在数据表示中的作用
2. Embedding模型的工作原理与应用场景
3. 不同Embedding向量化方法的介绍与比较

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

比如：它能知道“猫”和“狗”都是宠物，所以它们的数字串很像；但“猫”和“西瓜”差别大，数字串就离得远。

干啥用？比如让手机听懂你说的话，或者让淘宝猜你喜欢什么商品。

Embedding模型的原理就像“猜词游戏”：

比如你和朋友聊天，朋友说：“我今天买了一只__，它会喵喵叫”，你肯定猜是“猫”。Embedding模型就是通过大量这样的句子，学会哪些词经常一起出现，然后把它们变成相似的数字串。

方法举例：

Word2Vec：像小学生背单词，记“苹果”和“水果”是相关的。

BERT（比如ChatGPT的基础）：像学霸，联系上下文猜词，比如“银行”在“存钱”和“河边”两种句子中意思不同。

常见的向量化方法包括：

非文本领域：如推荐系统中使用矩阵分解（MF）生成用户/物品向量。

# 伪代码：用 text2vec 生成向量from text2vec import SentenceModelmodel = SentenceModel("shibing624/text2vec-base-chinese")text = "咖啡因可以提神，但过量会导致心悸。"vector = model.encode(text)  # 输出示例：[0.3, -0.2, 0.8, ...]

向量数据库	将向量和对应的原文关联存储。
工具推荐	轻量级：FAISS（适合小数据，快速检索）。 大规模：Milvus、Qdrant（支持百万级数据）。
存储示例

接受用户输入

用户输入可以是文字、语音转文字，甚至图片（需先用多模态模型转为文本）。

示例输入：

    文字：“提神饮料有哪些？”

    语音：“帮我找关于咖啡的文章。”

输入与处理

    纠错：修正错别字（如“提神钦料” → “提神饮料”）

    精简：提取关键信息（如“请告诉我如何快速提神？” → “快速提神方法”）。

生成用户输入向量

使用相同的Embedding模型，将用户输入转为向量。

代码示例：

user_query = "提神饮料有哪些？"query_vector = model.encode(user_query)  # 生成向量，如 [0.25, -0.3, 0.75, ...]

相似度计算与匹配

在向量数据库中，快速找到与用户向量最接近的本地数据向量。

算法：

    余弦相似度（最常用，计算方向相似性）。

    欧氏距离（计算向量绝对距离）。

工具示例（使用FAISS）：

# 伪代码：FAISS 搜索相似向量distances, indices = index.search(query_vector, k=5)  # 找最接近的5个结果for idx in indices:    print("匹配内容：", 原文库[idx])

返回结果

根据匹配的向量，返回对应的原始文本或摘要。

优化技巧：

    多路召回：同时匹配多个相似段落，提升覆盖率。

    重排序：用更精细的模型（如交叉编码器）对结果二次排序。

用户输入 → 向量化 → 搜索向量库 → 匹配最相似的本地数据 → 返回结果             ↑              ↑         同一模型       同一向量空间

在RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用中，选择合适的Embedding模型至关重要。选择时需要考虑一下因素：

首先，需要明确RAG系统将处理哪种类型的数据，是文本、图像还是多模态数据。不同的数据类型可能需要不同的Embedding模型。

例如，对于文本数据，你可以参考HuggingFace的MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）排行榜来选择适合的模型；对于多模态需求的，如图文检索等，可以选择CLIP、ViLBERT。

其次，可以根据任务是通用还是特定领域，选择合适的模型。如果任务涉及通用知识，可以选择通用的Embedding模型；如果任务涉及特定领域（如法律、医疗、教育、金融等），则需要选择更适合该领域的模型。

如果系统需要支持多种语言，可以选择支持多语言的Embedding模型，如BAAI/bge-M3、bce_embedding（中英）等。如果知识库中主要包含的是中文数据，可以选择如iic/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-base等模型。

查看MTEB排行榜等基准测试框架来评估不同模型的性能。这些排行榜覆盖了多种语言和任务类型，可以帮助你找到在特定任务上表现最佳的模型。同时，考虑模型的规模和资源限制，较大的模型可能提供更高的性能，但也会增加计算成本和内存需求。

推荐一些表现优秀的Embedding模型：

文本数据：参考HuggingFace的MTEB排行榜或国内的魔搭社区排行榜。

多语言支持：选择如BAAI/bge-M3、bce_embedding（中英）等模型。

中文数据：选择如iic/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-base等模型。

Embedding模型是连接符号数据与数值计算的桥梁，其选择需结合实际任务需求和数据特点。随着预训练模型的发展，动态、多模态的Embedding正成为趋势。