嵌入是通过训练机器学习模型来创建的，以将输入数据 (例如，单词，图像或用户) 映射到连续，密集的向量表示中。在训练期间，模型学习将相似的数据点在嵌入空间中放置得更近，而将不相似的数据点放置得更远。例如，在单词嵌入中，神经网络模型在大型文本语料库上进行训练，以学习单词如何相互共存。这种训练允许模型为每个单词生成向量，使得具有相似含义的单词具有相似的向量。
创建嵌入的过程通常涉及使用文本数据的Word2Vec、GloVe或BERT等算法训练模型，或者使用基于卷积或transformer的图像网络。输入数据通过模型传递，然后模型输出相应的嵌入。训练模型以最小化预测的嵌入与数据中存在的实际关系之间的差异。
一旦模型被训练，嵌入就可以被提取并用作下游任务的输入特征，如分类、聚类或相似性搜索。嵌入的质量在很大程度上取决于训练数据的多样性和所使用的架构。