介绍：

ASCII可以编码为计算机可以识别的数据，为什么还需要embedding?  计算机只是对“字母”进行ASCII编码，并没有对词汇的“Word”编码。词汇应该是咱们处理自然语言的最基本的元素，而不是字母。那么世界上有千千万万的Word，咱们具体怎么表示呢？就算找出了一种方式来表示每一个Word，那么这些Word之间的关系如何来表示，毕竟有些词汇在某种维度上是比较相似的，有些词汇在某些维度上的距离则是比较远的，那么咱们如何还找到他们的关系呢？

embedding简单来说，它就是把单词或汉字转换成向量的过程。

向量数据库： 为了快速搜索许多向量，我们建议使用向量数据库

文本向量化工具：
Text2vec：https://github.com/shibing624/text2vec
文本相似度比较算法
余弦相似度（Cosine distance）
欧式距离（L2-Squared distance）
点积距离（Dot Product distance）
汉明距离（Hamming distance）

可用的向量数据库选项包括：
Pinecone，一个完全托管的向量数据库
PGVector，一个免费可用的向量数据库
Weaviate，一个开源矢量搜索引擎
Qdrant，一个矢量搜索引擎
Milvus，专为可扩展相似性搜索而构建的矢量数据库
Chroma，一个开源嵌入存储库
Typesense，快速开源矢量搜索引擎
Zilliz，由 Milvus 提供支持的数据基础设施

https://zhuanlan.zhihu.com/p/644701682

https://zhuanlan.zhihu.com/p/647646322