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Embedding技术在大型语言模型中发挥着至关重要的作用。它将文本转化为向量，使模型能够理解和处理复杂的语言信息。通过选择合适的Embedding方法和优化文本匹配策略，我们可以在搜索引擎、问答系统、推荐系统等领域实现高效且精准的文本匹配。
1 Embedding技术
在自然语言处理(NLP)领域，Embedding技术扮演着至关重要的角色。它将文本转换为计算机能够理解的数值形式，使得机器能够捕捉和处理文本之间的语义关系。尤其在大型语言模型(LLM)中，Embedding技术更是实现精准文本匹配的核心。
Embedding是指将高维度的数据（例如文字、图片、音频）映射到低维度空间的过程。embedding向量通常是一个由实数构成的向量，它将输入的数据表示成一个连续的数值空间中的点。简单来说，embedding就是一个N维的实值向量，它几乎可以用来表示任何事情，如文本、音乐、视频等。
1.1 什么是Embedding
Embedding，即“嵌入”，指的是将离散的文本数据（如单词、短语、句子或段落）映射到连续的向量空间中。通