深入探索AI应用的六种向量嵌入类型及其最佳使用场景

向量嵌入类型详解：

1. 稀疏嵌入（Sparse Embeddings）

- 特点：高维且包含许多零值。

- 用途：用于基于关键词的搜索，如BM25和SPLADE算法。

2. 密集嵌入（Dense Embeddings）

- 特点：主要包含非零值，由机器学习模型生成。

- 用途：用于语义搜索，捕捉文本的语义意义。

3. 量化嵌入（Quantized Embeddings）

- 特点：使用低精度数据类型压缩密集向量，如从float32到int8。

- 用途：减少内存使用并加速搜索，同时保持大部分语义信息。

4. 二进制嵌入（Binary Embeddings）

- 特点：极端量化，将向量分量简化为二进制值（0或1）。

- 用途：显著降低内存占用。

5. 可变维度嵌入（Variable Dimensions）

- 特点：灵活的嵌入大小，允许根据不同任务或限制进行调整。

- 用途：如套娃嵌入法，保留语义的同时编码信息。

6. 多向量嵌入（Multi-vector Embeddings）

- 特点：使用多个向量而不是一个池化向量来表示复杂文本。

- 用途：例如，ColBERT方法允许更详细地表示复杂文本内容。

这些不同类型的嵌入为AI应用提供了多样化的选择，能够满足不同的需求和优化目标。