嵌入模型概述

将数据转换为有意义的数值向量（即嵌入）是语义搜索的基础。但这些嵌入是如何生成的呢？虽然存在简单方法，但嵌入的质量会显著影响搜索系统的效能。这里介绍一些主要的嵌入模型，重点关注那些对自然语言处理（NLP）带来巨大进步的基于Transformer的方法，它们也是现代语义搜索的中心。

从词频统计到语境理解

早期方法常依赖词频或共现统计。像TF-IDF（词频-逆文档频率）这样的技术，根据词语在文档中相对于整个语料库的重要性来赋予其权重。虽然对关键词匹配有用，但TF-IDF向量无法有效捕捉语义或词序。

后来，Word2Vec和GloVe等模型出现。这些模型学习嵌入，使得意义相似的词在向量空间中位置更接近。例如，词语“king”（国王）的向量可能靠近“queen”（女王）。这是一大进步，它们根据分布属性（词语出现在相似语境中）捕捉了语义关系。然而，这些模型通常为每个词生成一个单一向量，不考虑其语境。词语“bank”（银行/河岸）在“river bank”（河岸）和“investment bank”（投资银行）中会拥有相同的向量，这限制了它们理解意义细微差别的能力。

Transformer的兴起

Transformer架构的引入标志着自然语言处理的一大进展。主要创新是自注意力机制。这使得模型在处理一个词时，能动态地衡量输入序列中其他词的影响。它能学习哪些词对理解当前词在其特定语境中的意义最为相关。这种捕捉长距离依赖和语境差异的能力，使Transformer在生成丰富、语境感知的嵌入方面表现出强大的能力。

BERT：双向语境的重要性

BERT（来自Transformer的双向编码器表示）是一个里程碑式的模型。BERT在大量文本数据（如维基百科和书籍语料库）上进行预训练，学习到语言的深层表示。它的“双向”特性意味着在确定一个词的表示时，它会同时考虑该词之前和之后的文本。

我们如何从BERT中获取嵌入呢？BERT逐个处理输入文本的标记（token）。对于每个标记，它从其最终隐藏层输出一个对应的向量。这些输出向量包含丰富的语境信息。为了获得句子或文档的单一嵌入，一种常见策略是池化（pooling）。这涉及到汇总最后一层的标记嵌入，通常是通过对其取平均（均值池化）或使用BERT用于分类任务的特殊[CLS]标记对应的向量。

尽管功能强大，但如果直接将原始BERT嵌入用于句子间的语义相似度搜索，可能会在计算上要求很高（例如，同时将两个句子输入BERT）。

Sentence-BERT (SBERT)：为相似度优化

Sentence-BERT (SBERT) 专门解决了高效语义相似度比较的需求。它修改了BERT架构，并在微调阶段使用专门的训练目标（常使用Siamese或Triplet网络结构）。

SBERT微调的目标是生成句子嵌入，使得意义相似的句子在向量空间中具有接近的向量，理想情况下通过余弦相似度衡量。这意味着你可以独立地为句子A生成一个嵌入，为句子B生成一个嵌入，然后使用简单快速的余弦相似度计算（$cos(\theta)$）直接比较这两个向量，以评估它们的语义关联度。这使得SBERT非常适合语义搜索、聚类以及需要快速比较大量句子对的大规模相似度比较任务。

比较BERT的交叉编码器方法（处理句子对）与SBERT方法（生成独立嵌入以快速比较）在句子相似度任务中的表现。

BERT和SBERT之后

Transformer家族庞大且持续演进。其他值得注意的模型包括：

• RoBERTa： 一种鲁棒优化的BERT预训练方法，通常在下游任务中实现更好的表现。
• DistilBERT： BERT的一个更小、更快、更轻量级的版本，通过知识蒸馏实现。它在性能和计算成本之间提供了良好的平衡。
• 多语言模型： 像XLM-RoBERTa这样的模型在多种语言的文本上进行预训练，支持跨语言语义搜索。
• 领域专用模型： Transformer可以在特定领域（例如，用于生物医学文本的BioBERT，用于金融文本的FinBERT）进行微调，以更好地捕捉领域特定的术语和语义。
• 视觉Transformer (ViT)： 将Transformer架构应用于图像数据，将图像分割成小块并将其视为标记。
• CLIP（对比语言-图像预训练）： 学习图像和文本的联合嵌入，支持强大的跨模态搜索（例如，使用文本描述搜索图像）。

选择合适的模型

选择嵌入模型并非一概而论。请考虑以下因素：

1. 任务： 您是在进行语义搜索、聚类、分类还是其他任务？SBERT等模型是明确为相似度任务调优的。
2. 数据类型： 您的数据是文本、图像、音频、代码还是多模态？请选择针对您的特定数据类型训练的模型。
3. 领域： 您的数据是否高度专业化（例如，法律、医疗）？领域专用模型可能比通用模型表现更好。
4. 性能与资源： 较大的模型通常提供更高质量的嵌入，但在推理和存储方面需要更多的计算资源（内存、处理能力）。像DistilBERT这样的小型模型提供了权衡选择。
5. 语言： 您需要处理多种语言吗？
6. 可用性和易用性： 许多最先进的模型可通过Hugging Face的transformers、Sentence Transformers和TensorFlow Hub等库轻松获取。

通常，最佳方法是始于一个评价良好的预训练模型（例如适用于文本搜索的SBERT变体），如果性能要求允许且您有该任务的标注数据，则可能在您的特定数据集上进一步微调它。

使用Python库通常可以直接获取这些模型。例如，使用sentence-transformers库：

# 伪代码示例
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 加载预训练的SBERT模型
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]
embeddings = model.encode(sentences)

# 'embeddings' 现在包含一个NumPy数组，其中每一行都是一个向量
print(embeddings.shape)

这份概述提供了嵌入模型演变的一瞥。理解这些选择是将您的原始数据转换为有意义的向量表示的第一步，这是构建高效向量数据库和语义搜索应用所必需的。在接下来的章节中，我们将讨论向量维度如何影响性能，以及在这些模型创建的向量空间中如何衡量相似度。