Embedding 是什麼？它如何讓你的 AI 懂你在說什麼？
為什麼 ChatGPT 可以「理解」你的問題？ 它不是靠神奇的語言魔法，而是背後有一套數學機制──Embedding（向量表示）。 這篇文章用白話方式解釋什麼是 Embedding，並說明它如何幫助你的 AI 系統理解內容、比對資料、做出更貼近語意的反應。
什麼是 Embedding？
Embedding 是一種把「文字」轉換成「數字」的方法，但它不是單純的編號，而是根據語意、上下文、語氣等，把一段話轉成高維度向量。
例如「蘋果」和「水果」之間的向量距離會比「蘋果」和「火車」近，代表 AI 理解這兩者比較相關。
它有什麼用途？
- 語意搜尋：使用者輸入一句話，AI 可用向量找出意思最接近的內部文件。
- 智能問答：使用 Embedding 比對企業 FAQ 或 SOP，找到最相關的答案給出回覆。
- 分類推薦：像客服分類、產品標籤、客戶需求配對等，都可以靠向量比對來做。
Embedding + 私有模型的威力
將 Embedding 技術應用在私有大語言模型中，可以打造出真正理解你公司資料的 AI。 尤其搭配 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構，模型不再是胡亂猜答案，而是先查詢正確內容，再做生成回應。
恩梯科技的實戰應用
恩梯科技 透過開源模型與企業知識庫結合，協助許多台灣企業建構：
- 內部智慧搜尋（比全文檢索更精準）
- 客戶問答助理、產品比對建議
- 跨部門資料整合與語意查詢平台
Embedding 就像 AI 的「理解神經」，讓系統不再只能比字，而是能理解意思。
