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 "title": "嵌入向量與向量資料庫（Embedding & Vector Database）是什麼？",
 "site": "AI 與科技名詞白話解釋",
 "canonical": "https://glossary.penguindriver.com/t/embedding",
 "markdown": "https://glossary.penguindriver.com/t/embedding.md",
 "summary": "嵌入向量是把文字、圖片等內容轉成一串浮點數，使意思相近的內容在數學空間中距離也相近。2013 年 Mikolov 等人提出的 Word2Vec 讓這種做法普及。向量資料庫則用來快速搜尋大量向量，是 RAG 常用的元件。",
 "date_modified": "2026-09-26",
 "retrieved": "2026-09-28",
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 "fingerprint_basis": "Markdown 版全文，移除贊助行與開頭 front matter，去除頭尾空白",
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  "text_snapshot": "https://glossary.penguindriver.com/cite?path=%2Ft%2Fembedding&format=text",
  "how": "下載 text_snapshot 後計算 SHA-256，應與 content_sha256 相同；內容更新時指紋會改變"
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 "sources": [
  {
   "name": "OpenAI API 文件：Vector embeddings",
   "url": "https://developers.openai.com/api/docs/guides/embeddings"
  },
  {
   "name": "Mikolov et al., Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space（arXiv 1301.3781）",
   "url": "https://arxiv.org/abs/1301.3781"
  }
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 "source_count": 2,
 "cite_as": {
  "zh": "嵌入向量與向量資料庫（Embedding & Vector Database）是什麼？｜AI 與科技名詞白話解釋。https://glossary.penguindriver.com/t/embedding（資料日期 2026-09-26，擷取 2026-09-28）",
  "apa": "AI 與科技名詞白話解釋. (2026). 嵌入向量與向量資料庫（Embedding & Vector Database）是什麼？. Retrieved 2026-09-28, from https://glossary.penguindriver.com/t/embedding",
  "markdown": "[嵌入向量與向量資料庫（Embedding & Vector Database）是什麼？](https://glossary.penguindriver.com/t/embedding)（AI 與科技名詞白話解釋，2026-09-26）"
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 "license": "可引用，請附上正式網址與資料日期"
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