什麼是 Vector Embedding (向量坎入)?
Vector Embedding 是一種將資訊轉換成數學能表示的技術。想像一下，你有一張世界地圖，每個國家都標記著它的經緯度。這些經緯度就是Embedding，它用數字來代表地圖上的位置。同樣的，我們可以用這項技術來將文字、圖片、聲音等資訊轉化成機器讀得懂的數據。
Embedding運作方式
AI 算法會分析原始資料（例如文字、圖片、音頻等），找出資料間的關聯和固定模式。然後，將這些關聯轉換成一個多維向量 (High-dimensional Vector)，每個維度都代表數據的獨特的特徵。向量在多維空間中的位置就代表了數據的意義和上下文。 舉例來說，”Woman” 和 “Man” 在嵌入空間中可能非常接近，因為它們都是性別，而相較於”Man”， “King” 和 “Queen” 可能相距較近，因為它們在相同的上下文。
Embedding的種類
根據資料種類，Embedding可以分為以下幾種類型：
- 文字嵌入：將單字、句子或整個文件轉換成數學的形式。
- 圖片坎入：將圖片轉換成數學表示。應用於圖片辨識、相似搜尋和視覺搜尋。
- 聲音嵌入：將音頻訊號轉換成數學表示。應用於音樂推薦、語音辨識和聲音分類。
- 其他類型：例如影片、圖形和多模型嵌入。
Embedding 如何幫助 Google 搜尋？
嵌入技術讓搜尋引擎能夠理解我們搜尋背後的意圖，也稱為語意搜尋 (Semantic Search)。當你輸入關鍵字詞時，搜尋引擎會將你的關鍵詞和資料庫中的數據都轉換成Embedding。然後，搜尋引擎會在多維度空間中尋找與你的關鍵字最相似的網頁 Embeddings，並提供最相關的搜尋結果。
這項技術讓Google搜尋能夠：
- 提升搜尋精準度： 搜尋結果更符合你的搜尋意圖，不再只是單純匹配關鍵字。
- 提供更相關的結果： 即使你的搜尋詞彙與目標數據不完全相同，Embedding也能夠找到相關的結果。
- 提升使用者體驗： 搜尋過程更直觀，使用者更容易找到需要的資訊。
結論
嵌入技術是語義搜尋的關鍵，它讓搜尋引擎更智慧、更人性化。隨著 AI 技術的發展，嵌入式技術將在各行各業中扮演越來越重要的角色，為我們帶來更精准、更便捷的搜尋體驗。
