是 Embedding

一、关于 “什么是 Embedding” 这块

• CASE：基于内容的推荐 ：就是说咱给用户推荐东西（像推荐电影、酒店啥的），不是瞎推荐，是看内容像不像。比如你爱看科幻电影，就给你推其他科幻的 。
• 什么是 N - Gram ：简单说就是把文字拆成连续的 “小片段”。比如 “我喜欢学习”，2 - Gram 就是 “我喜”“喜欢”“欢学”“学习” ，用这些片段找规律、做分析。
• 余弦相似度计算 ：就是算两个东西（像两段文字、两个物品描述）有多像的一种办法。数值越接近 1，就越像，就像双胞胎兄弟，相似度高；离 1 远，就不太像啦 。
• 为酒店建立内容推荐系统 ：就是用前面这些招，分析酒店的介绍、用户评价这些内容，然后给用户推荐他们可能喜欢的酒店。比如你喜欢 “海景、安静” 的酒店，系统就找有这些内容特点的酒店推给你 。
• Word Embedding ：把单词变成数字向量，让电脑能 “理解” 单词意思。比如 “苹果” 和 “水果” 的向量，在电脑眼里，它们的关系就像现实中一样，是能体现出关联的 。
• 什么是 Embedding ：说白了，就是把各种东西（文字、图片、声音啥的）转换成电脑能懂的数字向量，这样电脑就能处理、比较这些东西啦 。
• Word2Vec 进行词向量训练 ：就是一种教电脑把单词变成向量的方法，让电脑学会单词之间的关系。比如训练后，电脑知道 “国王” 和 “王后” 的向量关系，有点像 “男人” 和 “女人” 的向量关系 。

二、关于 “向量数据库” 这块

• 什么是向量数据库 ：专门存那些向量数据（就是前面说的 Embedding 后的数字向量）的数据库。普通数据库存文字、数字，它存的是向量，方便快速找相似的向量 。
• FAISS, Milvus, Pinecone 的特点 ：这仨都是向量数据库相关的工具。FAISS 是 Facebook 搞的，能高效找相似向量；Milvus 是开源的，适合各种场景用；Pinecone 是云服务形式的，用着方便，不用自己搭复杂环境 。
• 向量数据库与传统数据库的对比 ：传统数据库存普通数据，查的时候靠字段匹配啥的。向量数据库存向量，查的时候是找相似向量，适合处理像推荐系统、图像识别这些需要找 “相似” 的活儿，各有各的用处 。