在处理嵌入时，特别是在处理大型数据集或高维嵌入空间时，可扩展性是一个重大挑战。随着项目 (例如，文档、图像或用户) 的数量增加，生成和比较嵌入的计算成本增加。在大的嵌入空间中搜索相似的项目可能在计算上变得昂贵，需要专门的算法来进行有效的相似

MapReduce 是一种编程模型，旨在在分布式计算环境中处理大型数据集。它将任务分解为两个主要功能：“Map”和“Reduce”。Map 函数接受输入数据集并处理它，以生成键值对，这些键值对代表中间结果。这些键值对随后会被洗牌和排序，以便

“嵌入是文档检索系统中一种关键技术，用于以便于根据搜索查询找到相关文档的方式表示文本数据。本质上，嵌入将单词、句子或整个文档转换为高维空间中的数值向量。这一转换使不同文本之间的比较变得更好，因为相似的文本在此空间中的嵌入会更接近。当用户提交