Embedding 把文字变成数字向量，让 AI 能"理解"语义。本文用通俗方式讲清原理与应用。
学习内容
Embedding（嵌入）是把文本、图片等内容转换成一串数字（向量）的技术。转换后，语义相近的内容在向量空间里距离也近。
把"猫"和"喵喵"变成两个数字坐标，它们在空间里挨得很近；而"猫"和"汽车"距离很远。Embedding 让计算机能用数学比较语义。
通过嵌入模型（Embedding Model）：输入文本，输出几百到几千维的向量。主流提供方：OpenAI、阿里通义、智谱等都有嵌入 API。
语义搜索：按意思找内容。
RAG 检索：知识库问答的第一步。
聚类分析：把相似文档自动分组。
推荐系统：找相似商品、相似文章。
关键词搜索：必须字面匹配，"咋养猫"搜不到"猫咪喂养"。
Embedding 搜索：语义匹配，同义、口语都能找到。
Embedding 是 AI 理解世界的"坐标系"：把语义变成距离，让机器能"找相似"。它是 RAG、语义搜索、推荐系统的共同基石，值得每个 AI 从业者理解。
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