Embedding (incorporamento vettoriale)
Un embedding (incorporamento vettoriale) è la traduzione di testo, immagine o altri dati in una serie di numeri che ne coglie il significato. Contenuti con un significato simile ricevono serie di numeri simili. Gli embedding sono la base affinché un'IA possa fare una ricerca semantica e trovare i passaggi pertinenti nella tua knowledge base.
Che cos'è un embedding?
Un embedding trasforma un contenuto in una lunga serie di numeri, un cosiddetto vettore. Questi numeri non sono casuali: descrivono il significato del contenuto in uno spazio matematico. I testi vicini per contenuto ricevono vettori simili, anche se usano parole diverse. «Pacco in viaggio» e «La spedizione è in consegna» finiscono così vicini tra loro.
Come gli embedding colgono il significato
Un modello di IA ha appreso durante l'addestramento in quali contesti compaiono le parole. Da ciò deduce cosa è affine per contenuto. Il risultato sono gli embedding, con cui si può misurare la somiglianza: più due vettori sono vicini, più i loro contenuti sono affini. È proprio questa misurazione a rendere possibile la ricerca in un database vettoriale.
Il ruolo nel RAG
In un sistema RAG i tuoi documenti vengono scomposti in embedding e archiviati. Quando un cliente pone una domanda, anche questa viene convertita in un embedding e confrontata con quelli memorizzati. I passaggi più simili forniscono il materiale con cui un Large Language Model formula poi la risposta. Senza embedding non ci sarebbe una ricerca semantica affidabile e quindi nessuna risposta IA attendibile dai tuoi contenuti.
Embedding in SendSeven
SendSeven è una piattaforma di messaggistica unificata con assistente IA integrato. Quando carichi contenuti nella tua knowledge base, vengono preparati per la ricerca semantica, così l'IA trova i passaggi pertinenti a ogni domanda del cliente. I dettagli tecnici girano in background, tu curi solo i tuoi contenuti. Come archiviare i contenuti per la ricerca semantica lo mostra la guida alla knowledge base. Nel rispetto del GDPR, Made in Germany. Provala gratis per 14 giorni.