{"id":7450,"date":"2026-05-28T11:04:00","date_gmt":"2026-05-28T04:04:00","guid":{"rendered":"https:\/\/futureskill.co\/blog\/?p=7450"},"modified":"2026-05-22T17:52:16","modified_gmt":"2026-05-22T10:52:16","slug":"embedding-%e0%b8%84%e0%b8%b7%e0%b8%ad%e0%b8%ad%e0%b8%b0%e0%b9%84%e0%b8%a3-%e0%b8%97%e0%b8%b3%e0%b9%84%e0%b8%a1-ai-%e0%b9%80%e0%b8%82%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b9%83%e0%b8%88%e0%b8%84%e0%b8%a7%e0%b8%b2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/futureskill.co\/blog\/2026\/05\/28\/embedding-%e0%b8%84%e0%b8%b7%e0%b8%ad%e0%b8%ad%e0%b8%b0%e0%b9%84%e0%b8%a3-%e0%b8%97%e0%b8%b3%e0%b9%84%e0%b8%a1-ai-%e0%b9%80%e0%b8%82%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b9%83%e0%b8%88%e0%b8%84%e0%b8%a7%e0%b8%b2\/","title":{"rendered":"Embedding \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23? \u0e17\u0e33\u0e44\u0e21 AI \u0e16\u0e36\u0e07 &#8216;\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08&#8217; \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e33\u0e44\u0e14\u0e49 \u2014 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\u0e17\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e49\u0e19\u0e21\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49\"\n        }\n      },\n      {\n        \"@type\": \"Question\",\n        \"name\": \"\u0e17\u0e33\u0e44\u0e21 Embedding \u0e16\u0e36\u0e07\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 '\u0e01\u0e29\u0e31\u0e15\u0e23\u0e34\u0e22\u0e4c - \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e32\u0e22 + \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2b\u0e0d\u0e34\u0e07 = \u0e23\u0e32\u0e0a\u0e34\u0e19\u0e35' \u0e44\u0e14\u0e49?\",\n        \"acceptedAnswer\": {\n          \"@type\": \"Answer\",\n          \"text\": \"\u0e1b\u0e23\u0e32\u0e01\u0e0f\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 word arithmetic \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d analogy reasoning \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32 Embedding \u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e04\u0e48\u0e08\u0e33\u0e04\u0e33 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e08\u0e31\u0e1a '\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c' \u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e04\u0e33\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 \u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e1c\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e31\u0e19\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e39\u0e48\u0e04\u0e33\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 '\u0e01\u0e29\u0e31\u0e15\u0e23\u0e34\u0e22\u0e4c\/\u0e23\u0e32\u0e0a\u0e34\u0e19\u0e35' \u0e41\u0e25\u0e30 '\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e32\u0e22\/\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2b\u0e0d\u0e34\u0e07' \u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e25\u0e49\u0e32\u0e19\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 vector \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e39\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32 '\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07' \u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e29\u0e31\u0e15\u0e23\u0e34\u0e22\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e0a\u0e34\u0e19\u0e35 \u0e21\u0e35\u0e17\u0e34\u0e28\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2b\u0e0d\u0e34\u0e07 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\u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\"\n        }\n      },\n      {\n        \"@type\": \"Question\",\n        \"name\": \"Embedding \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e41\u0e04\u0e48\u0e44\u0e2b\u0e19?\",\n        \"acceptedAnswer\": {\n          \"@type\": \"Answer\",\n          \"text\": \"\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07 Embedding \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e01\u0e31\u0e1a model \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49 Embedding model \u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 OpenAI text-embedding-3-small \u0e41\u0e25\u0e30 text-embedding-3-large \u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 OpenAI \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 train \u0e42\u0e14\u0e22 OpenAI \u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19 MIRACL benchmark \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e14\u0e35\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 Cohere Embed v3 \u0e01\u0e47\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a use case \u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e0e\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e44\u0e17\u0e22 \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e34\u0e08\u0e32\u0e23\u0e13\u0e32 fine-tune embedding model \u0e1a\u0e19 corpus \u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49 WangchanBERTa \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 model \u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 NECTEC \u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a NLP \u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19 semantic search \u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22 OpenAI embedding \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e38\u0e14\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\"\n        }\n      },\n      {\n        \"@type\": \"Question\",\n        \"name\": \"Embedding \u0e21\u0e35\u0e01\u0e35\u0e48\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32\u0e14\u0e35\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e2a\u0e21\u0e2d\u0e44\u0e2b\u0e21?\",\n        \"acceptedAnswer\": {\n          \"@type\": \"Answer\",\n          \"text\": \"\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e02\u0e2d\u0e07 Embedding (\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 embedding dimension) \u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e15\u0e32\u0e21\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 text-embedding-3-small \u0e02\u0e2d\u0e07 OpenAI \u0e21\u0e35 1536 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34, text-embedding-3-large \u0e21\u0e35 3072 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34, \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 Sentence-Transformers \u0e1a\u0e19 HuggingFace \u0e21\u0e35\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48 384 \u0e16\u0e36\u0e07 1024 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32\u0e14\u0e35\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e2a\u0e21\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 (storage) \u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 similarity \u0e0a\u0e49\u0e32\u0e25\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30 cost \u0e2a\u0e39\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e35\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e25\u0e49\u0e32\u0e19\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19 \u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34 embedding \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35 768\u20131536 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e21\u0e31\u0e01\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e25\u0e14\u0e35\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e1e\u0e2d\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19 semantic search \u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b OpenAI \u0e22\u0e31\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1f\u0e35\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e23\u0e4c Matryoshka Representation Learning \u0e43\u0e19 text-embedding-3-small \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49 truncate \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e25\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e39\u0e0d\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e21\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e01 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e22\u0e31\u0e14 cost \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e19\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\"\n        }\n      },\n      {\n        \"@type\": \"Question\",\n        \"name\": \"\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49 Embedding \u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 index \u0e41\u0e25\u0e30 query \u0e44\u0e2b\u0e21?\",\n        \"acceptedAnswer\": {\n          \"@type\": \"Answer\",\n          \"text\": 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\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e23\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e04\u0e37\u0e2d \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49 Embedding model \u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e33 re-indexing \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 model \u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49 index \u0e40\u0e01\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a model \u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\"\n        }\n      },\n      {\n        \"@type\": \"Question\",\n        \"name\": \"Chunking \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23 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\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 tone \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d format \u0e02\u0e2d\u0e07 output \u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e19\u0e48\u0e19\u0e2d\u0e19, \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 labeled \u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e19\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19 RAG + Embedding \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e38\u0e14\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e49\u0e21\u0e04\u0e48\u0e32\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 fine-tuning \u0e21\u0e32\u0e01\u0e43\u0e19\u0e41\u0e07\u0e48 cost \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\"\n        }\n      }\n    ]\n  },\n  {\n    \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n    \"@type\": \"BreadcrumbList\",\n    \"itemListElement\": [\n      {\n        \"@type\": \"ListItem\",\n        \"position\": 1,\n        \"name\": \"\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\",\n        \"item\": 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\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23? \u0e17\u0e33\u0e44\u0e21 AI \u0e16\u0e36\u0e07 &#8220;\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08&#8221; \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e33\u0e44\u0e14\u0e49 \u2014 \u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e<\/h1>\n<div class=\"definition-box\">\n  <strong>Embedding<\/strong> \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e04\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34 (vector) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 AI \u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07 \u2014 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<strong>&#8220;\u0e01\u0e29\u0e31\u0e15\u0e23\u0e34\u0e22\u0e4c &#8211; \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e32\u0e22 + \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2b\u0e0d\u0e34\u0e07 = \u0e23\u0e32\u0e0a\u0e34\u0e19\u0e35&#8221;<\/strong> \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e34\u0e2a\u0e39\u0e08\u0e19\u0e4c\u0e27\u0e48\u0e32\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e04\u0e48 &#8220;\u0e08\u0e33\u0e04\u0e33&#8221; \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 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\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23 \u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e2b\u0e19\n<\/p>\n<h2>Embedding \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23? \u0e19\u0e34\u0e22\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19\u0e46 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35<\/h2>\n<p>\n\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e36\u0e01\u0e16\u0e36\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e42\u0e25\u0e01 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28\u0e21\u0e35\u0e1e\u0e34\u0e01\u0e31\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19 \u2014 \u0e44\u0e17\u0e22\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e30\u0e15\u0e34\u0e08\u0e39\u0e14 15\u00b0N \u0e25\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e34\u0e08\u0e39\u0e14 100\u00b0E 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\u0e04\u0e37\u0e2d [0.75, 0.25, 0.88, &#8230;] \u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e08\u0e30 &#8220;\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e01\u0e31\u0e19&#8221; \u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 vector \u0e02\u0e2d\u0e07 &#8220;\u0e23\u0e16\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c&#8221; \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 [-0.3, 0.9, 0.1, &#8230;] \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49-\u0e44\u0e01\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49\u0e27\u0e31\u0e14\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c \u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 <strong>cosine similarity<\/strong> \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d <strong>dot product<\/strong>\n<\/p>\n<p>\n\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 embedding model \u0e2a\u0e21\u0e31\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 <a href=\"https:\/\/platform.openai.com\/docs\/guides\/embeddings\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">OpenAI text-embedding-3-small<\/a> \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 vector \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35 <strong>1,536 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34<\/strong> \u2014 \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e33\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e33\u0e16\u0e39\u0e01\u0e41\u0e17\u0e19\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02 1,536 \u0e15\u0e31\u0e27 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e08\u0e31\u0e1a &#8220;\u0e41\u0e07\u0e48\u0e21\u0e38\u0e21&#8221; \u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 animate\/inanimate, \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 positive\/negative, domain \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07 \u0e2f\u0e25\u0e2f\n<\/p>\n<p>\n\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e2a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e46: <strong>Embedding = \u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07 &#8220;\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22&#8221; \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 &#8220;\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02&#8221; \u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e44\u0e14\u0e49<\/strong>\n<\/p>\n<p>\n\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e07\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e31\u0e01\u0e01\u0e31\u0e1a Embedding \u0e21\u0e35\u0e04\u0e33\u0e28\u0e31\u0e1e\u0e17\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07 4 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e23\u0e23\u0e39\u0e49\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19:\n<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Dense Vector<\/strong>: vector \u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e38\u0e01\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22 (\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a Sparse Vector \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 One-Hot Encoding \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 0)<\/li>\n<li><strong>Cosine Similarity<\/strong>: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e27\u0e31\u0e14 &#8220;\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07&#8221; \u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 2 vector \u0e42\u0e14\u0e22\u0e27\u0e31\u0e14\u0e21\u0e38\u0e21\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19 space \u2014 \u0e04\u0e48\u0e32 1.0 = \u0e17\u0e34\u0e28\u0e17\u0e32\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19 (\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19), \u0e04\u0e48\u0e32 0 = \u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19, \u0e04\u0e48\u0e32 -1.0 = \u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19<\/li>\n<li><strong>Vector Space<\/strong>: \u0e2d\u0e27\u0e01\u0e32\u0e28 N \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48 embedding \u0e17\u0e38\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e32\u0e28\u0e31\u0e22\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 \u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19 &#8220;\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22&#8221; \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e38\u0e01\u0e04\u0e33\u0e21\u0e35\u0e1e\u0e34\u0e01\u0e31\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e2d\u0e07<\/li>\n<li><strong>Semantic Similarity<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e31\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07 &#8220;\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22&#8221; \u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 \u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e2b\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 embedding \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e17\u0e33\u0e44\u0e21 &#8220;\u0e01\u0e29\u0e31\u0e15\u0e23\u0e34\u0e22\u0e4c &#8211; \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e32\u0e22 + \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2b\u0e0d\u0e34\u0e07 = \u0e23\u0e32\u0e0a\u0e34\u0e19\u0e35&#8221; \u0e16\u0e36\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49? \u0e40\u0e23\u0e02\u0e32\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22<\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" 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alt=\"\u0e44\u0e14\u0e2d\u0e30\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21 vector arithmetic \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 \u0e01\u0e29\u0e31\u0e15\u0e23\u0e34\u0e22\u0e4c \u0e25\u0e1a \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e32\u0e22 \u0e1a\u0e27\u0e01 \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2b\u0e0d\u0e34\u0e07 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a \u0e23\u0e32\u0e0a\u0e34\u0e19\u0e35 \u0e43\u0e19 vector space\" loading=\"lazy\" style=\"max-width:100%; height:auto; border-radius:8px; margin:16px 0;\"><\/p>\n<p>\n\u0e1b\u0e23\u0e32\u0e01\u0e0f\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e19\u0e35\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 <strong>word analogy arithmetic<\/strong> \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e49\u0e19\u0e1e\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e30\u0e25\u0e36\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c AI \u0e21\u0e31\u0e19\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32 embedding \u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e04\u0e48\u0e27\u0e32\u0e07\u0e04\u0e33\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e46 \u0e43\u0e19\u0e2d\u0e27\u0e01\u0e32\u0e28 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e08\u0e31\u0e1a <strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07<\/strong> \u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\n<\/p>\n<p>\n\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e36\u0e01\u0e20\u0e32\u0e1e vector space \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e46:\n<\/p>\n<ul>\n<li>vector(\u0e01\u0e29\u0e31\u0e15\u0e23\u0e34\u0e22\u0e4c) \u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19 space<\/li>\n<li>vector(\u0e23\u0e32\u0e0a\u0e34\u0e19\u0e35) \u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e17\u0e19 &#8220;\u0e40\u0e1e\u0e28&#8221;<\/li>\n<li>vector(\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e32\u0e22) \u0e41\u0e25\u0e30 vector(\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2b\u0e0d\u0e34\u0e07) \u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13: <code>vector(\u0e01\u0e29\u0e31\u0e15\u0e23\u0e34\u0e22\u0e4c) - vector(\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e32\u0e22)<\/code> \u0e08\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49 vector \u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e17\u0e19 &#8220;\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e32\u0e0a\u0e27\u0e07\u0e28\u0e4c&#8221; \u0e42\u0e14\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e32\u0e28\u0e08\u0e32\u0e01\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e40\u0e1e\u0e28 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d <code>+ vector(\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2b\u0e0d\u0e34\u0e07)<\/code> \u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e44\u0e1b \u0e08\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1e\u0e34\u0e01\u0e31\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49 vector(\u0e23\u0e32\u0e0a\u0e34\u0e19\u0e35) \u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19 space \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\n<\/p>\n<p>\n<strong>\u0e17\u0e33\u0e44\u0e21\u0e21\u0e31\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49?<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e16\u0e39\u0e01\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e28\u0e32\u0e25 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e04\u0e39\u0e48\u0e04\u0e33 &#8220;\u0e01\u0e29\u0e31\u0e15\u0e23\u0e34\u0e22\u0e4c\/\u0e23\u0e32\u0e0a\u0e34\u0e19\u0e35&#8221; \u0e21\u0e31\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e32\u0e01\u0e0f\u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a &#8220;\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e32\u0e22\/\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2b\u0e0d\u0e34\u0e07&#8221; \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e25\u0e49\u0e32\u0e19\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e08\u0e36\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e39\u0e48\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e35\u0e17\u0e34\u0e28\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19 space\n<\/p>\n<p>\n\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1c\u0e25:\n<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u0e01\u0e23\u0e38\u0e07\u0e40\u0e17\u0e1e &#8211; \u0e44\u0e17\u0e22 + \u0e1d\u0e23\u0e31\u0e48\u0e07\u0e40\u0e28\u0e2a \u2248 \u0e1b\u0e32\u0e23\u0e35\u0e2a<\/strong> (\u0e40\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e27\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28)<\/li>\n<li><strong>\u0e27\u0e48\u0e32\u0e22\u0e19\u0e49\u0e33 &#8211; \u0e27\u0e48\u0e32\u0e22 + \u0e27\u0e34\u0e48\u0e07 \u2248 \u0e27\u0e34\u0e48\u0e07<\/strong> (verb conjugation pattern)<\/li>\n<li><strong>\u0e2b\u0e21\u0e2d &#8211; \u0e42\u0e23\u0e07\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e1a\u0e32\u0e25 + \u0e42\u0e23\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19 \u2248 \u0e04\u0e23\u0e39<\/strong> (\u0e2d\u0e32\u0e0a\u0e35\u0e1e\u0e15\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19)<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n\u0e19\u0e35\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 &#8220;AI \u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33&#8221; \u0e01\u0e31\u0e1a &#8220;AI \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08&#8221; \u2014 Embedding \u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e33\u0e27\u0e48\u0e32 &#8220;\u0e04\u0e33\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23&#8221; \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32 &#8220;\u0e04\u0e33\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23&#8221; \u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e31\u0e48\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\n<\/p>\n<h2>Embedding Model \u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23? \u0e40\u0e1a\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c<\/h2>\n<p>\n\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Embedding \u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01\u0e46 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 <a href=\"https:\/\/code.google.com\/archive\/p\/word2vec\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Word2Vec \u0e02\u0e2d\u0e07 Google (2013)<\/a> \u0e43\u0e0a\u0e49 idea \u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e46 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 <strong>&#8220;Distributional Hypothesis&#8221;<\/strong> \u2014 \u0e04\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e32\u0e01\u0e0f\u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e21\u0e31\u0e01\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e31\u0e01\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c John Firth \u0e1e\u0e39\u0e14\u0e44\u0e27\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32 <em>&#8220;You shall know a word by the company it keeps.&#8221;<\/em>\n<\/p>\n<p>\n\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e46 \u0e04\u0e37\u0e2d:\n<\/p>\n<ol>\n<li><strong>\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e28\u0e32\u0e25<\/strong> \u2014 Wikipedia, \u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d, \u0e40\u0e27\u0e47\u0e1a\u0e44\u0e0b\u0e15\u0e4c \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e25\u0e49\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e04<\/li>\n<li><strong>\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07 task \u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e46<\/strong> \u2014 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 &#8220;\u0e14\u0e39\u0e04\u0e33\u0e41\u0e27\u0e14\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e21 5 \u0e04\u0e33 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e17\u0e32\u0e22\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e33\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23?&#8221; \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d &#8220;\u0e14\u0e39\u0e04\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e04\u0e33 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e17\u0e32\u0e22\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e33\u0e02\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23?&#8221;<\/li>\n<li><strong>\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32 vector<\/strong> \u2014 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e43\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e17\u0e32\u0e22 task \u0e02\u0e49\u0e2d 2 \u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/li>\n<li><strong>\u0e1c\u0e25\u0e1e\u0e25\u0e2d\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d vector \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22<\/strong> \u2014 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e47\u0e08 vector \u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34<\/li>\n<\/ol>\n<p>\n\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e17\u0e36\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e04\u0e37\u0e2d <strong>\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e04\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32 &#8220;\u0e01\u0e29\u0e31\u0e15\u0e23\u0e34\u0e22\u0e4c&#8221; \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23<\/strong> \u2014 \u0e21\u0e31\u0e19\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e33\u0e19\u0e35\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e32\u0e01\u0e0f\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e07 \u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e44\u0e2b\u0e19\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e07 \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e25\u0e49\u0e32\u0e19\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\n<\/p>\n<p>\n\u0e08\u0e38\u0e14\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e21\u0e32\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 2018 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d Google \u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e27 <strong>BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01 &#8220;static embedding&#8221; (\u0e04\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e04\u0e33 = vector \u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e2a\u0e21\u0e2d) \u0e44\u0e1b\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 <strong>&#8220;contextual embedding&#8221;<\/strong> \u2014 \u0e04\u0e33\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e44\u0e14\u0e49 vector \u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e15\u0e32\u0e21\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 &#8220;\u0e41\u0e1a\u0e07\u0e01\u0e4c&#8221; \u0e43\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e04 &#8220;\u0e1d\u0e32\u0e01\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e1a\u0e07\u0e01\u0e4c&#8221; \u0e01\u0e31\u0e1a &#8220;\u0e41\u0e1a\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e32\u0e27\u0e01\u0e34\u0e19\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19&#8221; \u0e08\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49 vector \u0e04\u0e19\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27 \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\n<\/p>\n<p>\n\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2a\u0e21\u0e31\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 <strong>Sentence Transformers<\/strong> \u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 Contrastive Learning \u2014 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e16\u0e39\u0e01\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49 &#8220;\u0e14\u0e31\u0e19&#8221; \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e04\u0e17\u0e35\u0e48 paraphrase \u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19 space \u0e41\u0e25\u0e30 &#8220;\u0e1c\u0e25\u0e31\u0e01&#8221; \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e04\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e2b\u0e48\u0e32\u0e07 \u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e19\u0e35\u0e49 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 SimCSE \u0e08\u0e32\u0e01 Princeton 2021) \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 embedding \u0e08\u0e31\u0e1a semantic similarity \u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e04\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 word2vec \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a RAG \u0e2a\u0e21\u0e31\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e38\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\n<\/p>\n<p>\n\u0e16\u0e49\u0e32\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 NLP \u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23 <a href=\"https:\/\/futureskill.co\/learning-path\/detail\/31\">\u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32 \u0e2b\u0e32 insight \u0e43\u0e19 data \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 NLP<\/a> \u0e1a\u0e19 FutureSkill \u0e27\u0e32\u0e07\u0e23\u0e32\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48 text preprocessing \u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07 transformer-based models \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\n<\/p>\n<h2>Embedding \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e17\u0e33\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e07\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07? 5 Use Case \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e40\u0e01\u0e21<\/h2>\n<p>\n\u0e15\u0e25\u0e32\u0e14 Embedding API \u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e25\u0e01\u0e16\u0e39\u0e01\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e15\u0e34\u0e1a\u0e42\u0e15\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e19\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e21\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 &#8220;\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19&#8221; \u0e02\u0e2d\u0e07 AI application \u0e2a\u0e21\u0e31\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e40\u0e01\u0e37\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e38\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d 5 use case \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\n<\/p>\n<h3>1. Semantic Search \u2014 \u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 keyword<\/h3>\n<p>\n\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 (keyword search) \u0e08\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e39\u0e48\u0e04\u0e33\u0e15\u0e32\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e31\u0e01\u0e29\u0e23 \u2014 \u0e16\u0e49\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c &#8220;\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e25\u0e14\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01&#8221; \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e33\u0e27\u0e48\u0e32 &#8220;\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01&#8221; \u0e01\u0e47\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e04\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e08\u0e2d\n<\/p>\n<p>\n<strong>Semantic search \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 Embedding<\/strong> \u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e04\u0e33\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 vector \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a &#8220;\u0e17\u0e34\u0e28\u0e17\u0e32\u0e07&#8221; \u0e02\u0e2d\u0e07 vector \u0e43\u0e19\u0e2d\u0e27\u0e01\u0e32\u0e28 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 &#8220;\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e25\u0e14\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01&#8221; \u0e41\u0e25\u0e30 &#8220;\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01&#8221; \u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19 space \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e49\u0e19\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e41\u0e21\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e33\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\n<\/p>\n<p>\n\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e14: Google Search \u0e43\u0e0a\u0e49 technique \u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e32\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e22\u0e38\u0e04 BERT (2019) \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08 intent \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e33\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e21\u0e32\u0e01\n<\/p>\n<h3>2. RAG Pipeline \u2014 \u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19 AI \u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13<\/h3>\n<p>\n<a href=\"https:\/\/futureskill.co\/blog\/rag-\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23-retrieval-augmented-generation\/\">RAG (Retrieval-Augmented Generation)<\/a> \u0e04\u0e37\u0e2d technique \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e2b\u0e49 AI \u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e04\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21 \u2014 \u0e41\u0e25\u0e30 Embedding \u0e04\u0e37\u0e2d &#8220;\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c&#8221; \u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\n<\/p>\n<p>\n\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d: \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e17\u0e38\u0e01\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e16\u0e39\u0e01\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 embedding \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e44\u0e27\u0e49\u0e43\u0e19 vector database \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e16\u0e32\u0e21\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21 \u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e01\u0e47\u0e16\u0e39\u0e01\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 embedding \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\/\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 embedding \u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49 LLM \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\n<\/p>\n<p>\n\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35 Embedding \u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35 RAG \u0e08\u0e30\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e21\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e08\u0e30\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21\u0e44\u0e1b\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 \u2014 Embedding \u0e04\u0e37\u0e2d &#8220;\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33&#8221; \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a \u0e16\u0e49\u0e32\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 RAG \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23 <a href=\"https:\/\/futureskill.co\/learning-path\/detail\/882\">\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 RAG AI Agent \u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13<\/a> \u0e1e\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e32\u0e01 embedding \u2192 vector database \u2192 RAG pipeline \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e43\u0e19 step \u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\n<\/p>\n<h3>3. Recommendation System \u2014 \u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 &#8220;\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07&#8221; \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e0a\u0e2d\u0e1a<\/h3>\n<p>\nNetflix, Spotify, Shopee \u0e43\u0e0a\u0e49 Embedding \u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 recommend content Spotify \u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07 listening history \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 &#8220;user embedding&#8221; \u2014 vector \u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e17\u0e19 taste \u0e17\u0e32\u0e07\u0e14\u0e19\u0e15\u0e23\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e27\u0e01\u0e32\u0e28 \u0e40\u0e1e\u0e25\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1e\u0e25\u0e07\u0e01\u0e47\u0e21\u0e35 &#8220;song embedding&#8221; \u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e17\u0e19 style, genre, mood\n<\/p>\n<p>\n\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d user embedding \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a song embedding \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e25\u0e07\u0e44\u0e2b\u0e19 \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e47\u0e08\u0e30\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e40\u0e1e\u0e25\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u2014 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e04\u0e38\u0e13\u0e40\u0e04\u0e22\u0e1f\u0e31\u0e07 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30 &#8220;\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07&#8221; \u0e43\u0e19\u0e2d\u0e27\u0e01\u0e32\u0e28\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e0a\u0e2d\u0e1a\n<\/p>\n<p>\n\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e35\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e40\u0e21\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e0b \u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49 match \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0b\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e04\u0e49\u0e32 \u0e42\u0e14\u0e22 embed \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e0b\u0e37\u0e49\u0e2d \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e33\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e04\u0e49\u0e32 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 recommend \u0e44\u0e14\u0e49 &#8220;\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34&#8221; \u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 rule-based system \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\n<\/p>\n<h3>4. Duplicate Detection \u0e41\u0e25\u0e30 Clustering \u2014 \u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19<\/h3>\n<p>\nEmbedding \u0e22\u0e31\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49 detect \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e0b\u0e49\u0e33 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e04\u0e39\u0e48\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e32\u0e04\u0e19 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e04\u0e37\u0e2d Customer Support \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e25\u0e39\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e31\u0e19 \u2014 \u0e01\u0e32\u0e23 cluster \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 embedding \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e44\u0e2b\u0e19\u0e21\u0e32\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d prioritize \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 FAQ \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d automation\n<\/p>\n<p>\n\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 \u2014 \u0e14\u0e39\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 <a href=\"https:\/\/futureskill.co\/blog\/2025\/02\/10\/road-to-data-scientist\/\">\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e39\u0e48 Data Scientist<\/a> \u0e27\u0e48\u0e32 NLP \u0e41\u0e25\u0e30 Embedding \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 skill set \u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\n<\/p>\n<h3>5. Intent Detection \u0e41\u0e25\u0e30 Zero-shot Classification \u2014 \u0e41\u0e22\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35 labeled data \u0e40\u0e22\u0e2d\u0e30<\/h3>\n<p>\n\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19 use case \u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e23\u0e07\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07 Embedding \u0e04\u0e37\u0e2d <strong>zero-shot classification<\/strong> \u2014 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e22\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 labeled data \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30 category \u0e40\u0e25\u0e22 \u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e37\u0e2d: \u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e41\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d category \u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 embedding \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e14\u0e39\u0e27\u0e48\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a category \u0e44\u0e2b\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\n<\/p>\n<p>\n\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19 Customer Service: \u0e16\u0e49\u0e32\u0e21\u0e35\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32 &#8220;\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e04\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e09\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e31\u0e48\u0e07\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e32\u0e40\u0e25\u0e22&#8221; \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16 embed \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a category \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 &#8220;\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e37\u0e19\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19&#8221;, &#8220;\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e30\u0e1e\u0e31\u0e2a\u0e14\u0e38&#8221;, &#8220;\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b&#8221; \u2014 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e22\u0e31\u0e07 agent \u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 classification \u0e41\u0e22\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2b\u0e32\u0e01\n<\/p>\n<p>\n\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e19\u0e35\u0e49\u0e22\u0e31\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19 multilingual context \u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e21\u0e32\u0e01 \u2014 embedding model \u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32 (cross-lingual) \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16 map \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e08\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e21\u0e32\u0e44\u0e27\u0e49\u0e43\u0e19 space \u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e16\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e41\u0e15\u0e48\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e2d\u0e31\u0e07\u0e01\u0e24\u0e29\u0e44\u0e14\u0e49\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e21\u0e32\u0e01\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32 \u0e14\u0e39\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32 AI Agent \u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23 <a href=\"https:\/\/futureskill.co\/learning-path\/detail\/770\">Building Intelligent Assistants: AI Agent Technology<\/a>\n<\/p>\n<h2>\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e1f\u0e23\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e2d\u0e07 Embedding \u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e31\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49 \u2014 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e39\u0e49\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c<\/h2>\n<p>\n\u0e02\u0e48\u0e32\u0e27\u0e14\u0e35\u0e04\u0e37\u0e2d Embedding \u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 2026 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e21\u0e35\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e1f\u0e23\u0e35\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e17\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35 \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d 4 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\n<\/p>\n<h3>1. OpenAI text-embedding-3-small (\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a Production)<\/h3>\n<p>\n<strong>\u0e14\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/strong> \u0e07\u0e32\u0e19 semantic search \u0e41\u0e25\u0e30 RAG \u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\/\u0e2d\u0e31\u0e07\u0e01\u0e24\u0e29\n<\/p>\n<ul>\n<li>\u0e23\u0e32\u0e04\u0e32: $0.02 \u0e15\u0e48\u0e2d 1 \u0e25\u0e49\u0e32\u0e19 token \u2014 \u0e16\u0e39\u0e01\u0e21\u0e32\u0e01\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a production<\/li>\n<li>\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34: 1,536 (default) \u2014 \u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a Matryoshka \u0e25\u0e14 dimension \u0e44\u0e14\u0e49<\/li>\n<li>\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a 100+ \u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22<\/li>\n<li>\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19 <a href=\"https:\/\/platform.openai.com\/docs\/guides\/embeddings\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">OpenAI API<\/a> \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 Python 3 \u0e1a\u0e23\u0e23\u0e17\u0e31\u0e14<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code>from openai import OpenAI\nclient = OpenAI()\nresponse = client.embeddings.create(input=\"\u0e41\u0e21\u0e27\u0e0a\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e34\u0e19\u0e1b\u0e25\u0e32\", model=\"text-embedding-3-small\")\nvector = response.data[0].embedding  # list of 1536 floats<\/code><\/pre>\n<h3>2. HuggingFace Sentence Transformers (\u0e1f\u0e23\u0e35 100% \u2014 Run Local)<\/h3>\n<p>\n<strong>\u0e14\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/strong> \u0e17\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e07, \u0e07\u0e32\u0e19 offline, \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 sensitive \u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e2d\u0e01 cloud\n<\/p>\n<ul>\n<li>\u0e1f\u0e23\u0e35\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 \u2014 run \u0e1a\u0e19 local machine \u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e22<\/li>\n<li>model \u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33: <code>sentence-transformers\/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2<\/code> \u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22<\/li>\n<li>community \u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e21\u0e35 model \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e1a\u0e19 <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/sentence-transformers\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">HuggingFace Hub<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<pre><code>from sentence_transformers import SentenceTransformer\nmodel = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')\nvector = model.encode(\"\u0e41\u0e21\u0e27\u0e0a\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e34\u0e19\u0e1b\u0e25\u0e32\")  # numpy array<\/code><\/pre>\n<h3>3. Google Generative AI Embedding API<\/h3>\n<p>\n<strong>\u0e14\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/strong> \u0e04\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49 Google Cloud ecosystem \u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\n<\/p>\n<ul>\n<li>model: <code>models\/text-embedding-004<\/code> \u2014 \u0e25\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e08\u0e32\u0e01 Google<\/li>\n<li>\u0e21\u0e35 free tier \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e17\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e07<\/li>\n<li>\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19 <code>google-generativeai<\/code> Python package<\/li>\n<\/ul>\n<h3>4. Cohere Embed v3<\/h3>\n<p>\n<strong>\u0e14\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/strong> \u0e07\u0e32\u0e19 multilingual \u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 accuracy \u0e2a\u0e39\u0e07\n<\/p>\n<ul>\n<li>\u0e08\u0e38\u0e14\u0e40\u0e14\u0e48\u0e19: \u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d multilingual \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30 \u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a 100+ \u0e20\u0e32\u0e29\u0e32<\/li>\n<li>\u0e21\u0e35 free trial \u0e41\u0e25\u0e30 embedding endpoint \u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07<\/li>\n<li>\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07 semantic search \u0e41\u0e25\u0e30 classification task<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 \u0e25\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48 <a href=\"https:\/\/platform.openai.com\/playground\/chat\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">OpenAI Playground<\/a> \u2014 \u0e21\u0e35\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 embedding \u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13 visualize \u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e08\u0e30\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19 Python notebook \u0e1a\u0e19 <a href=\"https:\/\/colab.research.google.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Google Colab<\/a> \u0e1f\u0e23\u0e35\u0e01\u0e47\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23\u0e43\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30 Data Science \u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e39\u0e48\u0e44\u0e1b\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 \u0e14\u0e39\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48 <a href=\"https:\/\/futureskill.co\/blog\/2025\/04\/22\/%e0%b9%80%e0%b8%a3%e0%b8%b4%e0%b9%88%e0%b8%a1-%e0%b8%95%e0%b9%89%e0%b8%99-%e0%b8%ad%e0%b8%b2%e0%b8%8a%e0%b8%b5%e0%b8%9e-data-analyst\/\">\u0e04\u0e39\u0e48\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e32\u0e0a\u0e35\u0e1e Data Analyst<\/a>\n<\/p>\n<h2>Embedding \u0e01\u0e31\u0e1a Vector Database \u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23?<\/h2>\n<p>\n\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e38\u0e13\u0e21\u0e35 embedding \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e04\u0e37\u0e2d &#8220;\u0e08\u0e30\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32 vector \u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23?&#8221; \u0e19\u0e31\u0e48\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07 <strong>Vector Database<\/strong>\n<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" 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alt=\"\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 RAG pipeline: \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e16\u0e39\u0e01\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 vector \u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19 Embedding model \u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e43\u0e19 Vector Database \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49 LLM \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\" loading=\"lazy\" style=\"max-width:100%; height:auto; border-radius:8px; margin:16px 0;\"><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" 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\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27 \u0e41\u0e21\u0e49\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35 vector \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e25\u0e49\u0e32\u0e19\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 Approximate Nearest Neighbor (ANN) search \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e04\u0e39\u0e48\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e28\u0e32\u0e25 algorithm \u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d <strong>HNSW (Hierarchical Navigable Small World)<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 &#8220;graph&#8221; \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 vector \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e39\u0e17\u0e38\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27 \u2014 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e43\u0e19 1 \u0e25\u0e49\u0e32\u0e19 vector \u0e44\u0e14\u0e49\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e01\u0e35\u0e48\u0e21\u0e34\u0e25\u0e25\u0e34\u0e27\u0e34\u0e19\u0e32\u0e17\u0e35\n<\/p>\n<p>\n\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 vector database \u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21:\n<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Chroma<\/strong> \u2014 open-source, \u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19 local \u0e43\u0e19 1 \u0e1a\u0e23\u0e23\u0e17\u0e31\u0e14 \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a prototype \u0e41\u0e25\u0e30 learning<\/li>\n<li><strong>Pinecone<\/strong> \u2014 managed cloud service \u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07 maintain infrastructure \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a production<\/li>\n<li><strong>Weaviate<\/strong> \u2014 open-source + cloud \u0e21\u0e35 built-in vectorization \u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a multi-modal data<\/li>\n<li><strong>Qdrant<\/strong> \u2014 performance \u0e14\u0e35\u0e21\u0e32\u0e01 deploy \u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e38\u0e01 environment \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a scale \u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n\u0e43\u0e19 RAG pipeline \u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e4c Embedding model \u0e41\u0e25\u0e30 Vector Database \u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e04\u0e39\u0e48\u0e01\u0e31\u0e19\u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49: <strong>Embedding model<\/strong> \u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 vector \u2192 <strong>Vector Database<\/strong> \u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32 vector \u2192 <strong>LLM<\/strong> \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e08\u0e32\u0e01 context \u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e49\u0e19\u0e21\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49\n<\/p>\n<p>\n\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e1c\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48 Embedding \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 prerequisite \u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 <a href=\"https:\/\/futureskill.co\/blog\/rag-\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23-retrieval-augmented-generation\/\">RAG \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23<\/a> \u2014 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08 RAG \u0e44\u0e14\u0e49\u0e25\u0e36\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e21\u0e32\u0e01\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32 Embedding \u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e40\u0e1a\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\n<\/p>\n<section id=\"faq\">\n<h2>\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e1a\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a Embedding<\/h2>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>Embedding \u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 One-Hot Encoding \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23?<\/h3>\n<p>\nOne-Hot Encoding \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e40\u0e01\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e17\u0e19\u0e04\u0e33\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e33\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 vector \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35 1 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 1 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 0 \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e16\u0e49\u0e32\u0e21\u0e35\u0e04\u0e33\u0e28\u0e31\u0e1e\u0e17\u0e4c 50,000 \u0e04\u0e33 vector \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e38\u0e01\u0e04\u0e33\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 50,000 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e41\u0e04\u0e48\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e28\u0e39\u0e19\u0e22\u0e4c \u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e04\u0e37\u0e2d One-Hot \u0e44\u0e21\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e04\u0e33 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 vector \u0e02\u0e2d\u0e07 &#8220;\u0e41\u0e21\u0e27&#8221; \u0e01\u0e31\u0e1a &#8220;\u0e2a\u0e31\u0e15\u0e27\u0e4c\u0e40\u0e25\u0e35\u0e49\u0e22\u0e07&#8221; \u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e40\u0e25\u0e22\u0e08\u0e32\u0e01 &#8220;\u0e41\u0e21\u0e27&#8221; \u0e01\u0e31\u0e1a &#8220;\u0e23\u0e16\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c&#8221; \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e46 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 Embedding \u0e04\u0e37\u0e2d dense vector \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e32\u0e01 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 768 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d 1,536 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34) \u0e41\u0e15\u0e48\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07 vector \u0e2a\u0e30\u0e17\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22 \u0e04\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19 space \u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e46 Embedding \u0e16\u0e39\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e08\u0e31\u0e1a nuance \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 One-Hot \u0e21\u0e32\u0e01\n<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>Embedding model \u0e41\u0e25\u0e30 LLM \u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23?<\/h3>\n<p>\nLLM (Large Language Model) \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 GPT-4 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Claude \u0e16\u0e39\u0e01\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d &#8220;\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07&#8221; \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 \u2014 \u0e21\u0e31\u0e19 input \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30 output \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e16\u0e31\u0e14\u0e44\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 Embedding model \u0e16\u0e39\u0e01\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d &#8220;\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07&#8221; \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 vector \u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22 \u0e21\u0e31\u0e19 input \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30 output \u0e0a\u0e38\u0e14\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 [0.23, -0.45, 0.12, &#8230;]) LLM \u0e41\u0e25\u0e30 Embedding model \u0e21\u0e31\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49 architecture \u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19 (Transformer) \u0e41\u0e15\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01 train \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a objective \u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e21\u0e31\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e43\u0e19 RAG pipeline: Embedding model \u0e17\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 vector \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 LLM \u0e17\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e49\u0e19\u0e21\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49\n<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>\u0e17\u0e33\u0e44\u0e21 Embedding \u0e16\u0e36\u0e07\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 &#8220;\u0e01\u0e29\u0e31\u0e15\u0e23\u0e34\u0e22\u0e4c &#8211; \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e32\u0e22 + \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2b\u0e0d\u0e34\u0e07 = \u0e23\u0e32\u0e0a\u0e34\u0e19\u0e35&#8221; \u0e44\u0e14\u0e49?<\/h3>\n<p>\n\u0e1b\u0e23\u0e32\u0e01\u0e0f\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 word arithmetic \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d analogy reasoning \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32 Embedding \u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e04\u0e48\u0e08\u0e33\u0e04\u0e33 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e08\u0e31\u0e1a &#8220;\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c&#8221; \u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e04\u0e33\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 \u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e1c\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e31\u0e19\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e39\u0e48\u0e04\u0e33\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 &#8220;\u0e01\u0e29\u0e31\u0e15\u0e23\u0e34\u0e22\u0e4c\/\u0e23\u0e32\u0e0a\u0e34\u0e19\u0e35&#8221; \u0e41\u0e25\u0e30 &#8220;\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e32\u0e22\/\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2b\u0e0d\u0e34\u0e07&#8221; \u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e25\u0e49\u0e32\u0e19\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 vector \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e39\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32 &#8220;\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07&#8221; \u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e29\u0e31\u0e15\u0e23\u0e34\u0e22\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e0a\u0e34\u0e19\u0e35 \u0e21\u0e35\u0e17\u0e34\u0e28\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2b\u0e0d\u0e34\u0e07 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 vector(\u0e01\u0e29\u0e31\u0e15\u0e23\u0e34\u0e22\u0e4c) &#8211; vector(\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e32\u0e22) \u0e08\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49 vector \u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e17\u0e19 &#8220;\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e32\u0e0a\u0e27\u0e07\u0e28\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e32\u0e28\u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e1e\u0e28\u0e0a\u0e32\u0e22&#8221; \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1a\u0e27\u0e01 vector(\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2b\u0e0d\u0e34\u0e07) \u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e44\u0e1b vector \u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e36\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49 vector(\u0e23\u0e32\u0e0a\u0e34\u0e19\u0e35) \u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19 space \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e22\u0e37\u0e19\u0e22\u0e31\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e21\u0e31\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e33 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\n<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>Embedding \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e41\u0e04\u0e48\u0e44\u0e2b\u0e19?<\/h3>\n<p>\n\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07 Embedding \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e01\u0e31\u0e1a model \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49 Embedding model \u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 OpenAI text-embedding-3-small \u0e41\u0e25\u0e30 text-embedding-3-large \u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 OpenAI \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 train Cohere Embed v3 \u0e01\u0e47\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a use case \u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e0e\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e44\u0e17\u0e22 \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e34\u0e08\u0e32\u0e23\u0e13\u0e32 fine-tune embedding model \u0e1a\u0e19 corpus \u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49 WangchanBERTa \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 model \u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 NECTEC \u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a NLP \u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19 semantic search \u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22 OpenAI embedding \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e38\u0e14\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\n<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>Embedding \u0e21\u0e35\u0e01\u0e35\u0e48\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32\u0e14\u0e35\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e2a\u0e21\u0e2d\u0e44\u0e2b\u0e21?<\/h3>\n<p>\n\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e02\u0e2d\u0e07 Embedding (embedding dimension) \u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e15\u0e32\u0e21\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 text-embedding-3-small \u0e02\u0e2d\u0e07 OpenAI \u0e21\u0e35 1,536 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34, text-embedding-3-large \u0e21\u0e35 3,072 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34, \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 Sentence-Transformers \u0e1a\u0e19 HuggingFace \u0e21\u0e35\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48 384 \u0e16\u0e36\u0e07 1,024 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32\u0e14\u0e35\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e2a\u0e21\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 (storage) \u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 similarity \u0e0a\u0e49\u0e32\u0e25\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30 cost \u0e2a\u0e39\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e35\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e25\u0e49\u0e32\u0e19\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19 \u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34 embedding \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35 768\u20131,536 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e21\u0e31\u0e01\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e25\u0e14\u0e35\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e1e\u0e2d\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19 semantic search \u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b OpenAI \u0e22\u0e31\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1f\u0e35\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e23\u0e4c Matryoshka Representation Learning \u0e43\u0e19 text-embedding-3-small \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49 truncate \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e25\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e39\u0e0d\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e21\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e01 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e22\u0e31\u0e14 cost \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e19\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\n<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49 Embedding \u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 index \u0e41\u0e25\u0e30 query \u0e44\u0e2b\u0e21?<\/h3>\n<p>\n\u0e43\u0e0a\u0e48 \u2014 \u0e19\u0e35\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e0e\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e47\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33 semantic search \u0e41\u0e25\u0e30 RAG \u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e40\u0e27\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e1c\u0e25\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30 Embedding model \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 vector space \u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e19\u0e25\u0e30\u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1e\u0e34\u0e01\u0e31\u0e14\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e16\u0e49\u0e32 index \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 model A vector \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19 &#8220;space \u0e02\u0e2d\u0e07 model A&#8221; \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d query \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 model B \u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21\u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 vector \u0e43\u0e19 &#8220;space \u0e02\u0e2d\u0e07 model B&#8221; \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48 compatible \u0e01\u0e31\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e31\u0e14 similarity \u0e08\u0e36\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22 \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e1e\u0e34\u0e01\u0e31\u0e14 GPS \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e34\u0e01\u0e31\u0e14\u0e1a\u0e19\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e19\u0e25\u0e30\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e23\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e04\u0e37\u0e2d \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49 Embedding model \u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e33 re-indexing \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 model \u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49 index \u0e40\u0e01\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a model \u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\n<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>Chunking \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a Embedding \u0e43\u0e19 RAG \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23?<\/h3>\n<p>\nChunking \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e14\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e22\u0e32\u0e27\u0e46 \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e46 (chunk) \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 embedding \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 embedding model \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e35\u0e14\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19 token \u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e49\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49 embedding \u0e17\u0e35\u0e48 &#8220;\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22&#8221; \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e08\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33 Chunking \u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e33\u0e19\u0e36\u0e07\u0e16\u0e36\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e31\u0e22: \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 chunk \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e02\u0e32\u0e14 context \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e01\u0e47\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 embedding \u0e40\u0e08\u0e37\u0e2d\u0e08\u0e32\u0e07, \u0e01\u0e32\u0e23 overlap \u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 chunk \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e31\u0e01\u0e29\u0e32 context \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e23\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d, \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23 chunk \u0e15\u0e32\u0e21 semantic boundary (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e22\u0e48\u0e2d\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19) \u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e15\u0e31\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e31\u0e01\u0e29\u0e23\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e46 \u0e43\u0e19 RAG pipeline \u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35 Chunking \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e01\u0e1e\u0e2d\u0e46 \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 embedding model \u0e40\u0e2d\u0e07\n<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>Embedding \u0e01\u0e31\u0e1a Fine-tuning \u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e44\u0e2b\u0e19?<\/h3>\n<p>\nEmbedding \u0e41\u0e25\u0e30 Fine-tuning \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 AI &#8220;\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08&#8221; domain \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13 Embedding \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 vector \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48 train \u0e21\u0e32\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 (pretrained) \u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02 weight \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 Fine-tuning \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48 train \u0e21\u0e32\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e21\u0e32\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 domain \u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a weight \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21 \u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34: \u0e43\u0e0a\u0e49 Embedding + RAG \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49 AI \u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07, \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e14\u0e15\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22, \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14 \u0e43\u0e0a\u0e49 Fine-tuning \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e31\u0e01 terminology \u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07, \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 tone \u0e02\u0e2d\u0e07 output \u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e19\u0e48\u0e19\u0e2d\u0e19, \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 labeled \u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e19\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19 RAG + Embedding \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e38\u0e14\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e49\u0e21\u0e04\u0e48\u0e32\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 fine-tuning \u0e21\u0e32\u0e01\u0e43\u0e19\u0e41\u0e07\u0e48 cost \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\n<\/p>\n<\/div>\n<\/section>\n<h2>\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b: Embedding \u0e04\u0e37\u0e2d &#8220;\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32&#8221; \u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 AI \u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e04\u0e38\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07<\/h2>\n<p>\nEmbedding \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19 AI \u0e08\u0e32\u0e01 &#8220;\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e01\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e39\u0e48\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e31\u0e01\u0e29\u0e23&#8221; \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 &#8220;\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22&#8221; \u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e17\u0e38\u0e01\u0e04\u0e33 \u0e17\u0e38\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e04 \u0e17\u0e38\u0e01\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23 \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1e\u0e34\u0e01\u0e31\u0e14\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e27\u0e01\u0e32\u0e28\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 = \u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e01\u0e31\u0e19\n<\/p>\n<p>\n\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49:\n<\/p>\n<ul>\n<li>Embedding = vector \u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e17\u0e19 &#8220;\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22&#8221; \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 \u2014 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e31\u0e01\u0e29\u0e23<\/li>\n<li>\u0e1b\u0e23\u0e32\u0e01\u0e0f\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c &#8220;\u0e01\u0e29\u0e31\u0e15\u0e23\u0e34\u0e22\u0e4c &#8211; \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e32\u0e22 + \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2b\u0e0d\u0e34\u0e07 = \u0e23\u0e32\u0e0a\u0e34\u0e19\u0e35&#8221; \u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30 vector \u0e08\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<\/li>\n<li>\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e32\u0e01 Distributional Hypothesis \u2014 \u0e04\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19<\/li>\n<li>5 use case \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01: semantic search, RAG, recommendation system, document clustering, intent detection<\/li>\n<li>\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e1f\u0e23\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e31\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49: OpenAI API, HuggingFace Sentence Transformers, Google Embedding API, Cohere Embed<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e16\u0e31\u0e14\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e25\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e33: \u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 semantic search \u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e46 \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 HuggingFace (\u0e1f\u0e23\u0e35 100%) \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e16\u0e49\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e19\u0e33 Embedding \u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19 RAG pipeline \u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23 <a href=\"https:\/\/futureskill.co\/learning-path\/detail\/882\">\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 RAG AI Agent \u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13<\/a> \u0e04\u0e37\u0e2d next step \u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e23\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14 \u2014 \u0e21\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48 embedding \u2192 vector database \u2192 RAG \u2192 deployment \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 step by step\n<\/p>\n<p>\n\u0e41\u0e25\u0e30\u0e16\u0e49\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30 AI stack \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49 <a href=\"https:\/\/futureskill.co\/pages\/skillpass\/ai-tech\">AI Automation Tech Pass<\/a> (5,990 \u0e1a\u0e32\u0e17\/\u0e1b\u0e35) \u0e23\u0e27\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23 AI 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