Vector Embedding 是由 AI 模型（例如大型语言模型 LLM）生成的，它会根据不同的算法生成高维度的向量数据，代表着数据的不同特征，这些特征代表了数据的不同维度。 例如，对于文本，这些特征可能包括词汇、语法、语义、情感、情绪、主题、上下文等。 对于音频，这些特征可能包括音调、节奏、音高、音色、音量、语音、音乐等。

开放模型:

• FlagEmbedding/智源 BGE（BAAI General Embedding，是一款用于生成语义向量的开源模型，特别适用于中英文语义检索、推荐系统、数据挖掘等领域。
• M3E（Moka Massive Mixed Embedding)
• all-MiniLM-L6-v2