部署向量数据库通常需要以下步骤：
安装向量数据库软件：你可以选择一款开源的向量数据库软件，例如 Milvus、Faiss 或 Annoy。根据软件的官方文档和指南，安装所选的向量数据库软件。
配置数据库：根据你的需求，配置向量数据库，包括设置索引类型、指定向量维度、配置内存和存储等参数。
导入数据：将你的数据（如词向量、图像特征向量等）导入到向量数据库中。通常可以通过 API 或脚本等方式实现数据的导入。
检索向量：通过调用向量数据库的 API，可以进行向量检索。你可以输入一个向量查询，然后向量数据库会返回最接近的向量结果。
关于如何使用 embedding（嵌入向量），你可以按照以下步骤：
准备数据：获取需要进行嵌入向量处理的数据，例如文本、图片等。
数据预处理：对数据进行预处理，例如文本数据需要进行分词、去除停用词等处理，图片数据可以进行 resize 或标准化等处理。
使用预训练的模型进行embedding：选择合适的深度学习模型（如BERT、Word2Vec、ResNet等），加载预训练的模型权重，然后输入你的数据进行 embedding。
获取嵌入向量：调用模型的 API，将数据输入到模型中，得到相应的嵌入向量。
应用嵌入向量：利用获取到的嵌入向量，可以应用在信息检索、相似度计算、聚类分析等任务中。
希望以上步骤能帮到你部署向量数据库和使用嵌入向量。如果有更详细的问题或需要更多帮助，请随时告诉我。