在自然语言处理（NLP）和大语言模型（LLM）中，嵌入(Embedding) 是一个核心概念。它的本质是将文本（如单词、句子或文档）转换为数值形式的向量（一串数字），使得计算机能够理解和处理这些文本的语义信息。

点积相似性与余弦相似性详解

自然语言处理（NLP）中的文本嵌入技术旨在将离散的文本符号（如词或句子）映射到连续的向量空间，以捕捉语义和语法信息。文本嵌入可分为词嵌入和句子嵌入两类，两者在实现框架和技术细节上存在显著差异。以下从技术定义、实现框架和具体方法展开详细说明：