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今天我们将使用大语言模型与 Embedding（向量嵌入）技术，构建智能购车推荐系统。首先，让我们了解一下 Embedding 的基本概念。

1. Embedding 基础

1.1 Embedding 概述

Embedding 是一种将复杂的数据（如文字、图像、声音等）转化为计算机可处理的向量表示的技术。它在自然语言处理、图像识别、语音分析等任务中有广泛应用。

• 文字处理：Embedding 将单词映射到向量空间中，向量的距离反映了单词之间的语义相似性。例如，“苹果”和“橘子”的向量可能非常接近，表示它们在语义上是相似的。
• 图像处理：Embedding 会提取图像中的关键特征（如颜色、形状、风格等），并将这些特征映射为向量。基于这些向量，计算机可以进行图像分类、相似性匹配等操作。
• 语音处理：Embedding 分析声音的音调、节奏、音色等特征，将其转化为向量，使计算机能有效地进行语音识别和分析。

Embedding 的优势在于：

1. 简化复杂信息：Embedding 将高维信息转化为低维向量，便于计算机高效处理。
2. 增强语义理解：通过向量的距离，计算机可以更好地理解语义相似的内容。
3. 分块处理长文本：Embedding 可以帮助处理长文本，并生成连贯的输出。

这些向量是通过大规模数据训练得到的，捕捉了传统方法难以理解的深层语义关系。

1.2 Embedding 与传统分词的区别

1.2.1 表示方式

• 传统分词：根据词汇和语法规则将文本拆分为独立的词，词语以离散符号形式表示，彼此之间没有数值关系。
• Embedding：将词语映射到向量空间，每个词语对应一个多维向量，向量维度根据任务需求设定，常见的有 100 维或 300 维。

1.2.2 语义信息的体现

• 传统分词：分词只是简单的文本拆分，无法体现词语之间的语义关系。例如，“苹果”和“橘子”虽然都是水果，但分词后没有语义上的联系。
• Embedding：通过向量的距离体现词语的语义相似性。语义相近的词汇向量距离更近，例如“高兴”和“快乐”的向量比“汽车”的向量距离更近。

1.2.3 对下游任务的影响

• 传统分词：适用于简单的文本匹配和规则分析，但难以捕捉复杂语义关系，在深度学习任务中的效果有限。
• Embedding：向量蕴含丰富的语义信息，适用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务，有助于提升模型的理解力和任务性能。

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