非结构化数据（如文本、图片、音频、视频等）转化为向量数据的过程，核心是通过嵌入模型（Embedding Model） 提取数据的“核心特征”，并将其编码为固定长度的数值数组（即向量）。这一过程本质是“语义/特征数值化”——让原本无法直接计算相似性的非结构化数据，通过向量的“数值距离”来体现相似性。

不同类型的非结构化数据，其转化逻辑、依赖的模型和工具存在差异，以下按数据类型分类，详细拆解转化流程、核心原理、常用模型与工具：

一、核心转化逻辑：从“非结构化”到“向量”的3步通用流程

无论何种非结构化数据，转化为向量的核心流程可概括为3步，本质是“数据预处理→特征提取→向量输出”的标准化链路：

1. 数据预处理：清洗、拆分非结构化数据，使其符合模型输入要求（如文本分段、图片尺寸统一、音频采样率标准化）；
2. 特征提取（核心）：通过嵌入模型学习数据的“本质特征”（文本的语义、图片的视觉特征、音频的音调节奏等）；
3. 向量输出：模型将提取的特征编码为固定长度的数值数组（即向量），确保不同数据的向量维度一致，可用于后续相似性计算。

二、按数据类型拆解：具体转化方法与工具

不同非结构化数据的“特征维度”差异极大（如文本是语义，图片是像素与轮廓），因此需要针对性的模型和工具。以下是4类主流非结构化数据的转化方案：

1. 文本数据：从“文字语义”到“语义向量”

文本转化的核心是捕捉文字的语义信息（而非单纯的字符编码，如UTF-8），例如“猫”和“猫咪”的向量应高度相似，“猫”和“狗”的向量应距离较远。

转化流程

• 预处理：
  • 拆分：长文本（如文章）拆分为短句/段落（避免模型输入过长）；
  • 清洗：去除标点、停用词（如“的”“了”）、统一大小写（英文）；
  • 编码：将文字转化为模型可识别的“词ID”（如通过模型的词表映射）。
• 特征提取与向量输出：
  模型通过“上下文学习”理解语义，再将语义编码为向量。例如输入句子“我喜欢黑色的猫”，模型会提取“喜欢”“黑色”“猫”的语义关联，输出768维向量（如[0.12, -0.34, 0.56, ..., 0.78]）。

常用模型与工具

模型类型	代表模型	向量维度	特点与适用场景	常用工具/库
通用语义模型	Sentence-BERT（SBERT）	768/1024	轻量、速度快，支持中英文，适合大多数文本场景	Hugging Face Transformers
大语言模型（LLM）嵌入	OpenAI Embeddings（text-embedding-3-small）	1536	语义理解精度高，支持多语言，适合复杂文本（如专业文档）	OpenAI API、LangChain
中文优化模型	华为盘古Embedding、百度文心一言Embedding	768/2048	针对中文语义优化，适合中文新闻、小说、财报等	华为云API、百度智能云API

示例：使用Sentence-BERT转化文本“人工智能的发展趋势”，输出768维向量，可直接用于“相似文本检索”（如查找关于AI趋势的文章）。

2. 图像数据：从“视觉特征”到“图像向量”

图像转化的核心是提取视觉特征（如边缘、色彩、物体轮廓、纹理等），而非单纯的像素值（如224x224图片的像素数组是50176维，无法直接用于相似性查询）。

转化流程

• 预处理：
  • 尺寸统一：将图像resize为模型要求的固定尺寸（如224x224、384x384，避免尺寸不一致导致特征偏差）；
  • 归一化：将像素值（0-255）转化为模型要求的范围（如-1_1或01，减少数值差异对模型的影响）；
  • 通道调整：按模型要求调整图像通道（如RGB通道顺序、灰度图转单通道）。
• 特征提取与向量输出：
  模型通过“卷积层（CNN）”或“Transformer层”逐步提取视觉特征（从低级的边缘特征，到高级的物体特征），最终将高级特征编码为固定长度的向量。例如一张“猫咪”图片，模型会提取“猫的耳朵形状、毛发纹理、整体轮廓”等特征，输出2048维向量。

常用模型与工具

模型类型	代表模型	向量维度	特点与适用场景	常用工具/库
传统CNN模型	ResNet-50、ResNet-101	2048	轻量、速度快，适合通用图像（如商品图、风景图）	PyTorch Vision、TensorFlow Hub
视觉Transformer（ViT）	ViT-B/16、ViT-L/14	768/1024	精度高，适合复杂图像（如医学影像、细分类别图片）	Hugging Face Transformers
轻量模型	MobileNetV2、EfficientNet-B0	1280/1280	体积小、速度快，适合移动端或边缘设备	PyTorch Vision

示例：使用ResNet-50转化一张“红色玫瑰花”图片，输出2048维向量，可用于“相似图片检索”（如查找同品种、同颜色的玫瑰图片）。

3. 音频数据：从“声波特征”到“音频向量”

音频转化的核心是提取声波的关键特征（如音调、节奏、频谱分布等），而非原始的声波信号（连续的振幅数值，维度极高）。常见场景包括“相似音乐检索”“语音内容匹配”“环境音分类”等。

转化流程

• 预处理：
  • 采样率统一：将音频统一为固定采样率（如16kHz、44.1kHz，模型训练时的标准采样率）；
  • 分帧：将连续的声波分割为短帧（如20ms/帧），便于提取局部特征；
  • 特征预处理：计算“梅尔频率倒谱系数（MFCC）”——将声波的频率转化为符合人耳听觉特性的梅尔频谱（降低维度，保留关键特征）。
• 特征提取与向量输出：
  模型（通常是CNN、RNN或Transformer）对MFCC特征进行学习，提取音频的“风格/内容特征”（如音乐的旋律、语音的语义、环境音的类型），最终编码为固定长度的向量。例如一段“钢琴演奏曲”，模型会提取“钢琴音色、旋律节奏”等特征，输出512维向量。

常用模型与工具

模型类型	代表模型	向量维度	特点与适用场景	常用工具/库
音频分类模型	YAMNet、VGGish	1024/128	轻量，适合环境音（如汽车鸣笛、雨声）或音乐风格分类	TensorFlow Hub、PyTorch Audio
语音语义模型	Wav2Vec 2.0、HuBERT	768/1024	支持语音内容理解（如将“你好”的语音转化为语义向量）	Hugging Face Transformers
音乐专用模型	MusicBERT、Jukebox	768/2048	针对音乐旋律、风格优化，适合相似音乐检索	Hugging Face Transformers

示例：使用VGGish转化一段“海浪声”音频，输出128维向量，可用于“相似环境音检索”（如查找其他海浪声或雨声音频）。

4. 视频数据：从“时空特征”到“视频向量”

视频是“图像+音频+时间序列”的组合，转化的核心是提取“空间特征（图像帧）”和“时间特征（帧间变化）”的融合信息（如人物动作、场景切换、音频与画面的同步性）。

转化流程

• 预处理：
  • 拆帧：将视频按固定帧率（如1fps、5fps）拆分为连续的图像帧（提取空间特征）；
  • 音频分离：从视频中分离出音频轨道（按“音频转化流程”处理为音频向量）；
  • 帧筛选：去除重复或模糊的帧（如静态场景的连续帧），减少冗余。
• 特征提取与向量输出：
  1. 空间特征：用视觉模型（如ViT、ResNet）将每帧图像转化为图像向量；
  2. 时间特征：用时序模型（如RNN、Transformer的时序层）对多帧图像向量进行“时序融合”（如捕捉“人物从走→跑”的动作变化）；
  3. 多模态融合：将“时序融合后的图像向量”与“音频向量”结合（如拼接、加权求和），最终输出视频向量。

常用模型与工具

模型类型	代表模型	向量维度	特点与适用场景	常用工具/库
视频分类模型	I3D（Inflated 3D CNN）	400/1000	基于3D CNN，擅长捕捉动作特征（如舞蹈、体育视频）	PyTorch Video、TensorFlow Hub
视频Transformer	TimeSformer、Video Swin Transformer	768/1024	融合时空特征，精度高，适合复杂视频（如电影片段、多人物互动）	Hugging Face Transformers
轻量模型	MobileViViT	512/768	体积小，适合移动端视频检索（如短视频APP）	PyTorch Vision

示例：使用TimeSformer转化一段“篮球比赛”视频，输出768维向量，可用于“相似体育视频检索”（如查找其他篮球比赛或足球比赛视频）。

三、关键注意事项：影响向量质量的核心因素

转化后的向量质量（能否准确反映原始数据的相似性），取决于以下3个关键因素：

1. 模型选择：需匹配数据类型（如文本用SBERT，图像用ViT），复杂场景优先选择大模型（如OpenAI Embedding、Video Swin Transformer）；
2. 预处理规范性：输入数据需符合模型要求（如文本长度、图像尺寸、音频采样率），否则会导致特征提取偏差；
3. 向量维度匹配：同一业务场景下，所有数据的向量维度必须一致（如均用768维），否则无法计算相似性（不同维度的向量无法比较距离）。

四、总结

非结构化数据转化为向量的核心是“用模型提取核心特征，再编码为数值数组”：

• 文本靠“语义模型”捕捉语义，图像靠“视觉模型”捕捉视觉特征，音频/视频靠“时空模型”捕捉声波/帧间变化；
• 最终输出的向量，其“数值距离”直接对应原始数据的“相似性”——这也是向量数据库能实现“相似性检索”的基础。

实际应用中，无需重复开发模型，可直接使用开源工具（如Hugging Face、PyTorch Vision）或云服务商API（如OpenAI、百度文心）快速完成转化。