O documento "embeddings.pdf" de Vicki Boykis explora o conceito de embeddings, que são representações numéricas de dados para modelos de aprendizado de máquina, e sua evolução. A autora detalha a história e as aplicações industriais dessas estruturas de dados, desde métodos iniciais como one-hot encoding e TF-IDF até abordagens modernas baseadas em redes neurais, como Word2Vec e Transformer. O texto também discute a importância dos embeddings em sistemas de recomendação e pesquisa, abordando desafios práticos como armazenamento, atualização e avaliação em ambientes de produção de aprendizado de máquina.