Embedding（嵌入）是一种将文本、图像、视频等高维数据转换成低维向量（数字数组）的方法，这些向量能够捕捉和表达原始数据的语义和特征。Embedding 使机器能够用数字化的形式理解和处理复杂信息，如自然语言、图像内容等，通过将相似的对象映射到向量空间的相近位置，从而提升机器学习模型的效率和准确性.
简而言之，Embedding 是机器学习中表示对象（如词、图片、句子）的向量方式，便于进行推荐、分类、检索等任务。Embedding 不仅仅是简单的转换，而是在模型训练过程中自动学习到的具有代表性的数字表示，是将真实世界复杂信息数字化、便于计算处理的一种关键技术.
