embedding models 是什么

embedding models 是一类机器学习模型，它们的核心功能是将高维、离散的输入数据（如词汇、类别标签、节点或实体）映射到低维、连续的向量空间中。这些向量（即 embeddings）通常具有丰富的语义信息，并能够捕捉原始数据之间的潜在关系和相似度。以下是对 embedding models