embedding（中文常译为“嵌入”）在深度学习和自然语言处理（NLP）中，是一个非常核心的概念，用一句大白话来说就是：
embedding 就是把“文字”变成“向量”，让计算机能理解、比较、计算它们的含义。
更具体地说：
原因：
计算机天生只理解数字，不能直接理解“你好吗”这种语言。
做法：
我们把每个词、每句话“映射成一个向量”（通常是几十维、几百维的浮点数），这个过程就叫 embedding。
举个例子：
| 原词 | embedding 向量（假设 5 维） |
|---|---|
| 苹果 | [0.8, 0.2, -0.4, 0.1, 0.7] |
| 香蕉 | [0.75, 0.3, -0.35, 0.12, 0.65] |
| 坦克 | [-0.3, -0.7, 0.8, 0.2, -0.6] |
可以看到：
- “苹果” 和 “香蕉” 向量距离近 → 说明语义相似
- “苹果” 和 “坦克” 向量差得远 → 说明语义不同
这就是 embedding 的作用。
embedding 的类型
| 类型 | 表示的内容 | 举例 |
|---|---|---|
| 词向量（word embedding） | 单个词 | word2vec、GloVe |
| 子词向量 / token embedding | 子词或 token | BERT、GPT 里的 embedding 层 |
| 句向量（sentence embedding） | 整句话/句子 | BGE、GTE、SimCSE 等 |
| 文档向量 | 一段长文或全文 | Faiss、RAG、知识库检索等 |
embedding 有啥用？
它是 NLP 的基础，能实现：
- 句子相似度比较（比如：“你吃饭了吗” 和 “你吃过了吗” 很像）
- 文本搜索 / 语义召回（比如“如何请假”能匹配到“休假流程说明”）
- 分类（比如这句话是积极/消极）
- 多语言对齐（中英翻译的 embedding 会对齐在一起）
类比一下（特别通俗）：
你可以把 embedding 理解为：
给每句话拍一张“语义照片”，这张照片用向量表示，计算机可以拿它来“看两个句子像不像”、“找最相近的意思”。
总结一句话：
embedding 就是把文字（词/句/段）变成向量，让计算机能比较语义、理解文本、做智能任务的基础表示方式。
