在部署langchain时，遇到了一些问题，为什么要使用embedding，embedding能干些什么，何才能更好的理解embedding？
embedding的作用
embedding主要是帮助计算机更好地理解和处理文本数据，因为计算机无法直接理解人类语言或文字，所以我们需要使用embedding翻译我们的人类语言让计算机理解。
embedding是什么？
- embedding通常指的是词嵌入（word embedding）
- 词嵌入是一种将自然语言中的词语映射到连续向量空间中的技术。
- 这些向量通常具有固定的维度，每个维度代表了某种语义或语法特性，使得相似含义的词在向量空间中更加接近。
快速理解embedding
现有一个简单的句子：“猫是可爱的动物”
在LLM模型中，会将句子拆分成如下：
猫
是
可爱
的
动物
这里需要注意一点，在分词时，embedding不参与工作，这部分工作是由tokenize完成
完成分词后embedding将其对每个词进行映射为一个向量，这些向量可能是类似下面这样：
"猫" 的词嵌入向量：[0.2, -0.1, 0.5, 0.3, ...]
"是" 的词嵌入向量：[0.0, 0.8, -0.2, 0.4, ...]
"可爱" 的词嵌入向量：[0.6, 0.3, -0.7, 0.2, ...]
"的" 的词嵌入向量：[0.4, 0.2, 0.1, -0.5, ...]
"动物" 的词嵌入向量：[0.7, 0.9, 0.3, 0.6, ...]
每个词都被表示为一个向量，其中每个维度对应于某种语义或语法特性。这样，模型可以使用这些词嵌入向量来理解句子的含义和语境。
具体使用
- 语义相似性： 词嵌入可以帮助计算机理解词语之间的语义关系。例如，它们可以告诉计算机“猫”和“狗”在语义上更接近，因为它们在词嵌入向量空间中的表示更相似。这有助于计算机更好地理解文本中的含义。
- 文本分类： 在文本分类任务中，词嵌入可以将文本数据转化为向量，然后计算机可以使用这些向量来判断文本属于哪个类别。例如，将电影评论转化为向量，然后根据向量进行情感分析，判断评论是正面的还是负面的。
- 信息检索： 在搜索引擎中，词嵌入可以帮助计算机理解用户查询和文档内容之间的关联。它们可以用于改善搜索结果的准确性，确保搜索引擎返回与用户查询相关的文档。
- 机器翻译： 词嵌入可以用于将一种语言的词语映射到另一种语言，从而实现机器翻译。通过将源语言和目标语言的词嵌入进行匹配，计算机可以更好地进行跨语言翻译。
- 命名实体识别： 在命名实体识别任务中，词嵌入可以帮助计算机识别文本中的具体实体，如人名、地名、组织名等。通过分析实体的上下文，词嵌入有助于提高实体识别的准确性。
总之，词嵌入是一种重要的自然语言处理工具，它们可以将文本数据转化为计算机可以理解的形式，从而用于各种文本相关的任务，包括文本理解、分类、翻译、搜索等。它们有助于计算机更好地处理和分析文本数据，提高了许多自然语言处理应用的性能。
