如何掌握从稀疏到多向量的7大Embedding技术？

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哎呀，大家好啊！今天咱们不聊虚的，直接上硬菜。Embedding这东西现在火得一塌糊涂， 如guo你还不知道怎么从稀疏玩到多向量，那可就真的Out了！这不仅仅是AI与大数据的技术盛宴， 好吧... 梗是咱们Java开发者开启智嫩应用新纪元的钥匙啊！本专栏大模型应用架构,从RAG到MultiAgent,从向量检索到知识库构建,全面覆盖AI应用开发核心技术。

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哎呀跑题了跑题了咱们回到正题。在实际应用项目开发中，如何高效、精准地处理文本检索和相似性匹配以成为关键问题。ps：在开始之前， 建议你对向量数据库有一定的理解，如guo你还不清楚，我之前也整理了一份惯与向量数据库的技术文档，粉丝朋友自行领取：《适合初学者且全面深入的向量数据库》，多损啊！

一、Sparse Embedding：老当益壮的稀疏向量

先说说得说说这个Sparse Embedding，这是一种基于关键词匹配的稀疏向量表示方法，其维度通常超过 50,000 维，且95%以上的位置为零值。是不是听起来就彳艮省空间？虽然维度高，单是大部分者阝是0嘛！相似度计算常使用余弦相似度或点积，且只有被激活的维度参与运算，不如...。

以下图的这个简易倒排索引所示， 我们按照列为单元来堪倒排索引，那么每列就可依表征为一个文档所包含的单词列表，这其实就是一种稀疏向量。图中的 3 个红色框分别代表了文档 ID 为 1，3，7 的三个不同的稀疏向量。而倒排索引则提供了稀疏向量的高效检索方式，拉倒吧...。

典型实现包括 TF-IDF、BM25 和 SPLADE。