要做向量数据库的embedding，通常需要经过以下步骤：
准备数据：准备一个数据集，每个数据项（例如文本、图像等）都应该有一个对应的向量表示（embedding）。
选择适当的embedding模型：根据你的数据集特点和任务需求，选择合适的embedding模型。常见的模型包括Word2Vec、FastText、BERT等。
训练embedding模型：使用选定的模型对准备好的数据进行训练，得到各个数据项的向量表示。
构建向量数据库：将得到的向量表示存储到数据库中，以便后续的检索和查询。
检索和查询：使用已构建的向量数据库进行检索和查询。可以使用近似最近邻（ANN）算法如LSH、HNSW等来加速检索过程。
需要注意的是，在构建向量数据库时要考虑各种性能因素，例如向量维度、数据库索引方式、检索算法等，以实现高效的检索性能。