嵌入模型（Embedding Models）是一类用于将离散信息转换为连续向量表示的机器学习模型，其核心目标是将文本、图像、音频、代码等高维数据映射到低维稠密的向量空间，使计算机能够通过向量之间的距离衡量数据间的语义关联。与传统基于关键词匹配的方法不同，嵌入模型能够学习数据中的潜在特征，使具有相似含义或结构关系的数据在向量空间中更加接近。

嵌入技术的发展经历了从传统统计方法到深度学习表示学习的演进过程。早期的词表示方法主要依赖统计方法，例如基于词频统计的 TF-IDF，以及基于词-文档共现矩阵进行降维的潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）。 2013 年，Google 研究人员 Tomas Mikolov 等人在论文 Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 中提出 Word2Vec 方法，通过 Skip-gram 和 CBOW 两种神经网络结构学习词语的分布式表示，使词语能够被映射到连续向量空间，并展示了词向量之间存在一定的语义关系。这项工作推动了神经网络嵌入方法在自然语言处理领域的发展。

随着深度学习和大规模预训练模型的发展，嵌入模型逐渐从单一词语表示扩展到句子、文档、图像、音频以及多模态数据表示。现代嵌入模型通常利用 Transformer 等神经网络架构，通过大规模数据训练获得更加丰富的语义表示能力，并广泛应用于语义搜索、推荐系统、信息检索、知识库构建、图像匹配和检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）等任务。

嵌入模型主要解决传统符号表示方法难以表达语义关系的问题。通过将数据转换为统一的向量空间，机器学习系统能够根据向量相似度发现数据之间的关联，从而提升对非结构化信息的检索、分类和理解能力。目前，嵌入模型已经成为现代人工智能系统中的基础组件，为大语言模型应用、智能搜索和跨模态人工智能提供重要支持。