Embedding（向量嵌入）是把一段文字映射成一串固定长度数字（向量）的技术：语义相近的内容，向量在空间里也彼此靠近。它让机器可以用「距离」来衡量两段话「意思像不像」，而不是只看字面是否相同。
在隐界里，embedding 是长期记忆与知识检索的底层：把对话、事件、资料编码成向量后，系统就能在需要时按语义把最相关的记忆找回来喂给模型，而不是靠关键词死匹配。
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向量嵌入（Embedding）
把文字转成一串数字向量，让「语义相近」变成「向量距离相近」，是向量检索与长期记忆的底层表示。