向量嵌入（Vector Embeddings）是数据的数字表示，它将对象（如文字、图像或概念）的意义或特征捕捉为多维空间中的点，使机器能够高效地处理和比较它们。从本质上讲，它们是一种将复杂信息（如单词、句子、图像或任何其他类型的数据）转化为数字列表的方式，从而捕捉数据的内在含义和关系。这些数据的数学表示法模仿了人类的理解能力，使各种强大的人工智能应用成为可能。
通过将原始数据转换为这些复杂的数字表示，向量嵌入可以以前所未有的准确性和效率进行复杂分析、识别模式和进行预测。向量嵌入并不是新概念，但由于算法上的突破，现代企业更容易应用它们（它们也变得更有用）。
本文将深入探讨向量嵌入的概念，研究它们如何工作、为何如此强大，以及它们推动人工智能技术创新的无数方式。
无论您是经验丰富的数据科学家，还是 机器学习领域的新手，了解向量嵌入都是理解现代人工智能系统及其跨行业变革潜力的基础。
主要收获
- 向量嵌入是数据的数字表示，它能捕捉数据的意义和关系，使机器能够高效地处理复杂信息，并为广泛的人工智能应用提供动力。
- 这些嵌入擅长捕捉语义相似性，可用于推荐系统、语义搜索和自然语言处理任务等功能强大的应用。
- 将向量功能集成到核心 数据库系统（如 InterSystems IRIS）中，无需单独的向量数据库并支持多种数据类型，从而实现了更高效、更实时的人工智能应用。
了解向量嵌入
向量嵌入的核心是数值列表，以机器可以理解和处理的方式表示复杂数据。这些数字表示法可让计算机处理文字或图像等抽象概念，就像处理数学空间（或 “高维空间”）中的点一样。
让我们举例说明。想象一下，我们想用向量嵌入来表示 "猫 "这个词。它可能看起来像这样：
[0.2, -0.5, 0.8, 0.1, -0.3, ...]
这个列表中的每个数字都对应多维空间中的一个维度。实际上，这些向量通常有数百甚至数千个维度，可以捕捉到意义的细微差别。不过，向量嵌入之所以真正引人注目，是因为它们能够捕捉高维数据中的语义相似性。
在向量嵌入的世界里，文字、图像或任何其他类型数据的含义都可以表示为多维向量空间中的点。关键之处在于：在这一空间中，具有相似数据点或特征的项目彼此接近。
想象一下，在一个巨大的空间中，语言中的每个单词都是一个点。在这个空间中，意思相近的词聚集在一起。“猫"这个词可能接近"小猫 "和 "猫科动物"，而 "民主 "则在完全不同的区域，可能接近 "政府 "和 "选举"。
这种空间关系使人工智能系统能够以模仿人类理解相似性和关联性的方式来理解和处理数据。
以下是向量嵌入的一些更明确的特征，以及它们与向量搜索应用的关系：
- 相似性（Similarity）：通过计算两个向量之间的距离，我们可以衡量两个单词（或图像或任何其他嵌入项目）的相似程度。向量越接近，项目越相似。
- 类比（Analogy）：向量嵌入可以捕捉复杂的关系。经典的例子是："国王"-"男人 "+"女人"≈"王后"。 这是因为 "king"（国王）和 "man"（男人）之间的向量差异大致代表了 "royalty"（王室）的概念，而 "man"（男人）和 "king"（国王）之间的向量差异则使我们接近 "queen"（王后）。
- 聚类（Clustering）：具有相似含义的单词（或其他项目）自然会在嵌入空间中形成聚类。 这一特性对于主题建模或文档分类等任务非常有用。
- 维度（Dimensionality）：虽然我们无法将高维空间可视化，但向量嵌入的多个维度使其能够同时捕捉意义的多个方面。 一个维度可能与大小有关，另一个维度可能与灵性有关，还有一个维度可能与积极性有关，等等。
这种空间关系不仅仅是一种巧妙的可视化技巧。它是一种强大的计算工具，能让机器以严谨的数学方式处理意义。当我们对这些向量进行数学运算时——相加、相减、测量它们之间的距离——我们实际上是在操作和比较意义。
例如，在一个推荐系统中，如果我们知道用户喜欢某种产品，我们就可以找到它的向量表示，然后搜索具有类似向量的其他产品。这样，系统就能根据产品的固有特征，而不仅仅是表面的分类，提出建议。
向量嵌入是许多现代人工智能系统的基础。正是因为有了它们，搜索引擎才能理解您查询背后的意图，语言模型才能生成连贯的文本，图像识别系统才能高精度地识别物体。
通过将复杂、混乱的人类概念世界转化为结构化的数学空间，向量嵌入可用于弥合人类理解与机器计算之间的差距。
如何创建向量嵌入
向量嵌入是通过各种复杂的过程创建的，目的是以一种能够捕捉数据基本特征和关系的方式来表示数据。这意味着将原始数据（无论是文本、图像还是其他形式的数据）转化为密集的数字向量，以捕捉数据的本质和关系。让我们来探讨一些创建嵌入式的最常用方法：
文本嵌入（Text Embeddings）
针对文本数据，已开发出几种功能强大的模型来创建有意义的向量表示法：由谷歌研究人员开发的
Word2Vec
使用浅层神经网络学习单词嵌入。 它有两种风格：
- 跳格（Skip- gram）：根据目标词预测上下文词。
- 连续词袋 (Continuous Bag of Words, CBOW)： 根据上下文预测目标词。
Word2Vec 在大型文本库中进行训练，学会根据上下文预测单词。通过这一过程，它可以开发出向量表征，捕捉词与词之间的语义关系。
GloVe (Global Vectors for Word Representation)
与预测模型 Word2Vec 不同，GloVe 是一种基于计数的模型。它通过对词语的共现矩阵进行降维处理来创建词语嵌入。GloVe 可捕捉本地上下文（如 Word2Vec）和全局语料库统计数据。
BERT（来自变换器的双向编码器表示法
）BERT 代表了 NLP 领域的一大进步。它使用转换器架构来生成上下文关联的单词和文档嵌入。这意味着一个单词的嵌入可以根据周围的语境发生变化，从而实现更细致入微的表述。
这些模型是在海量文本语料库中训练出来的，通常包含数十亿个单词。通过训练过程，它们学会预测单词或上下文，并在此过程中开发出丰富的语言表征，以捕捉语义和句法关系。
流行的 ChatGPT 聊天界面（由 GPT-4 支持）使用的嵌入与 BERT 等模型产生的嵌入类似，这意味着它可以创建上下文化的单词和文本表示。
图像嵌入
对于视觉数据，卷积神经网络（CNN）是创建嵌入的常用方法：
- VGG、ResNet、Inception：这些都是用于图像分类的流行 CNN 架构。虽然这些网络的主要用途是分类，但其倒数第二层也可用作嵌入。这一层通常捕捉图像的高级特征。
- 连体网络（Siamese Networks)：用于生成专门用于比较图像的嵌入。它们在成对图像上进行训练，学习为相似图像生成相似的嵌入，为不同图像生成不同的嵌入。
CNN 学会分层识别图像中的特征。早期层通常检测边缘和颜色等简单特征，而更深的层则将这些特征结合起来，以识别更复杂的模式、物体和场景。
网络的最后几层可视为图像内容的紧凑表示（嵌入）。
其他嵌入类型
文本和图像嵌入是最常见的嵌入方式，而向量嵌入则可以为各种类型的数据创建：
- 音频（Audio)：Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) 等技术或 WaveNet 等深度学习模型可用于从音频数据中创建嵌入。
- 图嵌入（Graph Embeddings）：Node2Vec 或图卷积网络等算法可以创建代表图中节点的嵌入，从而捕捉网络结构。
- 用户行为嵌入（User Behavior Embeddings）：在推荐系统中，用户行为（点击、购买等）可用于创建代表用户偏好的嵌入。
向量嵌入的应用
向量嵌入技术为各个领域的广泛人工智能应用提供了动力。让我们来探讨一些关键应用以及最适合每种应用的嵌入类型：
1. 自然语言处理（NLP）
- 情感分析（Sentiment Analysis）：BERT 等上下文嵌入法擅长捕捉细微的含义，以准确检测客户评论中的情感。
- 文本分类（Text Classification）：预训练的静态嵌入（如 GloVe）可很好地完成一般任务，而经过微调的 BERT 嵌入可处理更细微的分类。
- 机器翻译（Machine Translation）: mBERT 等多语言上下文嵌入通过捕捉跨语言语义关系，促进准确翻译。
2. 计算机视觉
从面部识别和图像分类到物体检测和反向图像搜索，向量嵌入技术为一系列计算机视觉任务提供了支持。
- 面部识别（Facial Recognition）：来自 FaceNet 等 CNN 的特定任务密集嵌入非常适合捕捉独特的面部特征。
- 图像分类（Image Classification）：预先训练好的 CNN 嵌入（如来自 ResNet 的嵌入），有可能在特定领域的图像上进行微调，对医学图像分析等任务非常有效。
3. 相似性搜索
向量嵌入最强大的应用之一是相似性搜索，它可以实现向量嵌入：
- 推荐系统（Recommendation Systems）：使用用户行为定制嵌入式和项目描述预训练嵌入式的混合方法可提供个性化建议。
- 异常检测（Anomaly Detection）：根据历史数据训练的定制密集嵌入有助于识别异常模式，这对 金融欺诈检测至关重要。
- 语义搜索（Semantic Search）：根据相关文本微调的特定领域 BERT 模型可以理解复杂的查询意图，从而提高搜索准确性。
4. 复杂的人工智能架构
在“编码器-解码器”模型中，嵌入起着至关重要的作用：
- 文本摘要（Text Summarization）：来自 PEGASUS 等模型的上下文嵌入可捕捉到用于生成简明摘要的突出信息。
- 图像描述（Image Captioning）：结合视觉（CNN）和文本（语言模型）嵌入，将图像特征与适当的描述联系起来。
- 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）：将向量嵌入与大型语言模型（LLMs）一起使用是当今最新、最广泛采用的向量嵌入方法之一。 生成式人工智能（Generative AI）最近将向量嵌入（vector embeddings）这一主题推向了业界的前沿。
实际应用：InterSystems IRIS 使用案例
InterSystems IRIS可在单一系统内利用各种嵌入类型，实现复杂的人工智能应用。例如，在 医疗保健分析平台中：
- 患者相似性分析（patient Similarity Analysis）：将临床笔记的 BERT 嵌入与实验室结果的自定义嵌入相结合。
- 医学图像分类（Medical Image Classification）：针对特定成像任务使用微调 CNN 嵌入。
- 药物建议（Drug Recommendation）：利用分子结构嵌入和患者数据嵌入。
- 临床决策支持（Clinical Decision Support）：利用特定领域的 BERT 嵌入实施语义搜索，快速检索相关医学文献。
InterSystems IRIS 支持多种嵌入类型，具有高效的存储和查询功能，有助于创建多方面的人工智能应用，可与各种数据类型和任务无缝协作。
企业解决方案中的向量嵌入
随着向量嵌入越来越成为人工智能应用的核心，人们越来越需要能够大规模处理这些功能的企业级解决方案。这正是 InterSystems IRIS 等系统发挥作用的地方。
InterSystems IRIS 是一种多模型数据库，除了 JSON、全文本和关系表等传统数据类型外，还包括内置的矢量功能。
这种集成使企业能够在同一系统中处理结构化和非结构化数据，从而无需使用单独的矢量数据库，并减少了数据移动。
当我们考虑语义搜索或检索增强生成（RAG）等应用时，这种方法的优势就会变得非常明显。
像InterSystems IRIS 这样的集成系统在单一环境中处理向量嵌入和传统数据类型，可以简化数据管理，降低复杂性，并通过最大限度地减少数据移动来提高性能。
这种统一的方法可提高数据一致性，简化流水线，并通过集中管理矢量嵌入和传统数据类型来加强安全性。
对于检索增强生成（RAG）等高级人工智能应用而言，这些系统可实现向量搜索与传统数据之间的无缝互动，从而为人工智能驱动的任务提供更高效、更能感知上下文的信息检索。
最终想法
向量嵌入彻底改变了机器理解和处理复杂数据的方式，使新一代人工智能应用成为可能。从为聊天机器人背后的语言模型提供动力，到支持复杂的图像识别系统，向量嵌入是许多人工智能突破的核心。
展望未来，将向量功能集成到核心数据管理系统有望使各种规模的企业更容易获得这些强大的技术，并提高其效率。无论您是开发人员、数据科学家还是业务领导者，了解和利用向量嵌入都将是您走在人工智能创新前沿的关键。
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