嵌入表示是处理非结构化数据的有效工具，广泛应用于机器学习。本文介绍了十种利用嵌入的策略，如编码分类特征、聚合文本嵌入、聚类和自监督学习等，旨在提高数据利用效率和模型性能。

大型语言模型和生成式AI的发展使向量数据库在AI和机器学习中变得重要。向量嵌入提升了数据检索效率，向量数据库优化了语义搜索，广泛应用于图像搜索、异常检测和推荐系统。选择数据库时需考虑应用需求和系统要求。专用数据库性能稳定，通用数据库如PostgreSQL则更灵活易用。