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Embeddings
Numerische Darstellungen von Text, die Bedeutung erfassen.
Erklärung
Embeddings wandeln Text in Zahlenvektoren um, die die semantische Bedeutung erfassen. Ähnliche Konzepte liegen im Vektorraum nah beieinander, unabhängig von der exakten Formulierung.
So funktioniert's
Ein spezialisiertes Modell liest einen Text und gibt einen Vektor (z.B. 1536 Zahlen) aus. „Hund" und „Welpe" haben ähnliche Vektoren, „Hund" und „Auto" nicht.
Praxisbeispiel
In einer RAG-Pipeline werden alle Dokumente als Embeddings gespeichert. Bei einer Nutzeranfrage wird das Embedding der Frage mit den Dokument-Embeddings verglichen.
Warum es wichtig ist
Embeddings ermöglichen semantische Suche – das System findet relevante Informationen, auch wenn andere Wörter verwendet werden.