什么是EDS？
EDS（Embedded Data Search，嵌入式数据搜索）是一种融合自然语言处理（NLP）、向量嵌入和传统信息检索技术的智能搜索方法。它通过将文本转化为高维语义向量，结合倒排索引结构，实现对用户查询意图的精准理解与高效匹配。
核心技术组成
1. 词嵌入与语义表示：EDS利用如Word2Vec、GloVe或BERT等模型，将词语、句子甚至段落映射到连续向量空间，保留其语义关系。
2. 上下文理解：借助Transformer架构，EDS能捕捉查询中的上下文依赖，避免关键词匹配的局限性。
3. 混合检索机制：结合基于BM25/TF-IDF的传统排序算法与向量相似度（如余弦相似度），兼顾相关性与语义深度。
典型应用场景
EDS广泛应用于智能客服、企业知识库搜索、学术文献检索及AI助手等领域。其优势在于能理解“同义不同形”的查询，例如将“如何重置密码”与“忘记密码怎么办”视为高度相关。
与DeepSeek的关系
DeepSeek等先进AI系统在实现智能搜索时，大量借鉴并优化了EDS的核心思想，包括多头潜在注意力（MLA）、多Token预测（MTP）等创新，进一步提升了长文本理解和响应生成能力。