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一. Embeddings与向量数据库
1.1 Embeddings的本质
Embeddings是将高维离散数据映射到低维连续向量空间的技术。其核心思想是让相似对象在向量空间中距离更近，如"king"和"queen"的向量距离应小于"king"和"apple"的距离。
数学表达：
给定原始数据点 x∈RDx∈RD，通过嵌入函数 f:RD→Rdf:RD→Rd 得到：
e=f(x)(d≪D)e=f(x)(d≪D)
1.2 向量数据库核心特性
二. 基于内容的推荐系统实战
2.1 N-Gram文本建模
N-Gram通过滑动窗口捕捉局部词序特征：
from nltk import ngrams
text = "natural language processing"
bigrams = list(ngrams(text.split(), 2))
# 输出：[('natural', 'language'), ('language', 'processing')]
2.2 余弦相似度计算
Python实现：
import numpy as np
def cosine_similarity(a, b):
return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))
三. Word Embedding深度解析
3.1 Word2Vec训练实践
from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["natural", "language", "processing"], ["deep", "learning"]]
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1)
print(model.wv["natural"]) # 输出100维词向量
3.2 上下文语义捕获
通过Skip-Gram模型学习词间关系：
其中上下文概率计算：
四. 向量数据库技术选型
4.1 主流方案对比
4.2 与传统数据库对比
# 传统SQL查询
SELECT * FROM products WHERE category='electronics'
# 向量数据库查询
db.query(vector=user_vector, top_k=10)
五. Faiss实战应用
5.1 文本抄袭检测系统
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import faiss
# 生成文本向量
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1)
# 构建Faiss索引
dimension = 768
index = faiss.IndexFlatIP(dimension)
index.add(text_vectors)
# 相似度搜索
D, I = index.search(query_vector, 5)
5.2 本地知识库搭建
from deepseek import DeepseekEmbedding
# 知识库初始化流程
class KnowledgeBase:
def __init__(self):
self.encoder = DeepseekEmbedding()
self.index = faiss.IndexHNSWFlat(1024, 32)
def add_document(self, text):
vector = self.encoder.encode(text)
self.index.add(vector)
def search(self, query, top_k=3):
q_vec = self.encoder.encode(query)
return self.index.search(q_vec, top_k)
六. 总结
技术图谱
graph LR
A[Embedding基础] --> B[文本特征工程]
B --> C[向量索引优化]
C --> D[混合检索系统]
D --> E[分布式向量数据库]
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