最後，我們將探討如何使用 embeddings 來視覺化相似的文章，並且討論如何在更複雜的推薦系統中使用 embeddings。我們會使用 t-SNE 技術來壓縮 embeddings 到 2 或 3 維，然後進行繪圖。

# 使用 t-SNE 來視覺化 embeddings
embeddings = [embedding_from_string(string) for string in article_descriptions]
tsne_components = tsne_components_from_embeddings(embeddings)
chart_from_components(components=tsne_components, labels=labels, strings=article_descriptions, width=600, height=500, title="t-SNE components of article descriptions")

透過這種視覺化技術，我們可以更直觀地理解文章之間的相似性，並且探索更多可能的知識推薦方法。此外，我們也會探討如何在一個包含了多個信號（例如用戶點擊數據或商品人氣）的機器學習模型中使用 embeddings 來建立更精確的推薦系統。