Un modèle d'embeddings convertit des entrées en vecteurs numériques denses où les éléments sémantiquement similaires se regroupent. Les modèles populaires incluent text-embedding-ada-002, Sentence-BERT et CLIP. Ils alimentent la recherche sémantique, les recommandations et les pipelines RAG.