從文字到理解：Embedding 如何成為現代 AI 的核心技術

人工智慧 (AI) 已經成為我們生活中不可或缺的一部分。搜尋引擎能理解我們真正想找的是什麼，聊天機器人可以自然地回答問題，影音平台也總能推薦出「剛好符合你興趣」的內容。這些系統的運作，背後仰賴的關鍵之一是 Embeddings (內嵌)。

很多人以為 AI 之所以聰明，是因為它「看得懂文字」。但事實並非如此。電腦並不理解文字的意思，它真正理解的，只有數字。而 Embeddings，正是負責把文字的意義轉換成「電腦能處理的數字形式」的表示。

電腦過去是如何處理文字的？

對人類而言，語言充滿直覺與常識。我們知道「貓」和「狗」都屬於動物，也能立刻分辨「貓」和「汽車」之間幾乎沒有關聯。但對電腦來說，這些詞彙只是符號的組合，本身沒有任何意義。

早期的電腦系統只能用非常機械化的方式處理文字，例如，比對關鍵字是否出現、計算字詞出現的次數，或是依賴人類事先寫好的規則。這也是為什麼過去的搜尋引擎或客服系統，常常無法理解問題真正的意思，只能做表面上的匹配。在這樣的限制下，需要一種能夠表達語意關係的方法。

Embedding 是什麼？

Embeddings 是一種數值表示 (numeric representation)，用來將現實世界中的事物轉換成機器學習 (ML) 與人工智慧 (AI) 系統可以處理的形式。這些事物可以是文字、句子、文件，甚至是圖片或聲音。簡單來說，Embeddings 是一種把文字、句子或文件，轉換成數字向量的方法。這些數字不是隨機的，而是用來代表文字的「含義」。

你可以把 Embeddings 想成一個語意空間。在這個空間中，每一段文字都有一個位置，而位置之間的距離，用來表示語意上的接近程度。意思越相近的文字，距離就越近；意思差異越大的文字，距離就越遠。

舉例來說，在這個空間中：

• 「貓」會靠近「狗」
• 「醫生」會接近「護士」
• 「飛機」則會離「冰箱」非常遠

電腦不需要知道這些詞的定義，只要透過距離，就能判斷它們之間的關係。

AI 是如何學習這個空間的？

AI 並不是透過查字典來學習語言，而是透過大量閱讀文字，觀察詞語在不同上下文 (context window) 中出現的情況。在訓練過程中，模型會將每個詞語或句子轉換成一組數字，也就是向量 (vector)，並不斷調整這些向量之間的相對位置。

當 AI 反覆看到相似的句子結構時，語意相近的詞語向量會逐漸靠近，語意差異較大的詞語向量則會被拉開。久而久之，這些向量在高維度空間中形成一個穩定的結構，用來表達語意之間的關係。這個由大量向量組成的結構，就是 Embedding 空間。

換句話說，Embedding 不只是觀察上下文，而是將語言轉換成向量，並透過向量之間的距離，讓 AI 能以數字的方式表示「含義的接近程度」。

Embeddings 的應用

以搜尋引擎為例，當你輸入「如何改善睡眠品質」時，系統並不是只找包含這些關鍵字的文章。即使某篇文章的標題是「讓你睡得更好的 10 個方法」，搜尋引擎仍然能判斷它與你的問題高度相關，原因在於這兩段文字在 Embedding 空間中的距離相近。

相同的處理方式也廣泛應用在推薦系統中。影音平台會將使用者看過的影片、音樂或文章轉換成 Embeddings，並以此找出語意上最接近的內容進行推薦。透過這種方式，系統不需要理解內容的具體定義，只需要依據語意距離來做出判斷。

在大型語言模型的應用中，Embeddings 同樣扮演著關鍵角色。許多人以為像 ChatGPT 這樣的模型能「記住」大量資料，但實際上，語言模型的主要功能是生成自然語言，而非儲存或搜尋資訊。在許多現代 AI 系統中，Embedding 負責將使用者的問題轉換成可比較的表示形式，並用來找出最相關的資料；語言模型則在此基礎上，負責整理內容並產生答案。

這種將資料檢索與語言生成結合的設計方式，被稱為 RAG (Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成)。也正因為 Embedding 能在其中有效連結「理解問題」與「取得資訊」這兩個階段，它才成為現代 AI 系統中不可或缺的一部分。

Embedding 的限制

雖然 Embedding 非常強大，但它並不是萬能的。Embeddings 主要衡量的是語意相似度，而不是「事實正確性」。如果訓練資料本身存在偏差 (bias)，Embedding 也可能反映出這些偏差。此外，在醫療、法律或高度專業的領域中，一般用途的 Embedding 模型可能無法精準理解專有名詞，因此需要特別訓練或調整。

總結

AI 之所以能逐漸接近人類的理解方式，並不是因為它真的懂語言，而是因為 Embeddings 讓文字「含義」變成了可以被計算的形式。未來，無論 AI 技術如何演進，Embeddings 都很可能持續扮演核心角色。只要 AI 需要理解世界，就必須有一種方式，把混亂的現實資訊轉換成可處理的結構。