Embedding 模型

什麼是 Embedding？

Embedding 就是將複雜的資料（像是文字、圖片等）轉換成一組數字（向量），讓電腦可以更容易理解和處理這些資料。

想像一下，當我們把一個單詞轉換成數字時，這些數字能夠捕捉到這個單詞的意思和它和其他單詞的關聯。例如，單詞 「狗」 和 「貓」 可能會有相似的數字表示，因為它們都是動物。

簡單來說，Embedding 就是把資料 「變成數字」，這樣電腦就能夠進行運算和分析，像是比較單詞的相似度、找出相關的資訊，或者甚至是自動生成內容。Embedding 並不限於單詞，也可以應用於句子、段落、文章，甚至是圖像或視頻等複雜資料。

MaiAgent 上支援的 Embedding 模型

	Cohere Embed Multilingual v3.0 (Bedrock)	MaiAgent Embedding（開源）	OpenAI text-embedding-3-Large
特性	性能最高、雲端部署	開源、輕量、客製化程度高	強大語義理解
支援語言	多語言（包括英語、法語、德語、西班牙語、中文等）	主要針對英文，但也支持一些其他語言	多語言，尤其在英語語境下表現強大
部署方式	需要 AWS 基礎設施	可針對需求進行雲端、地端部署	僅支援雲端，資料需要送至 OpenAI
適用場景	資訊檢索、推薦系統、文本分類、翻譯	適合小型任務和基礎應用	資訊檢索、推薦系統