Embedding (osadzenie wektorowe)

Embedding (osadzenie wektorowe) to przekład tekstu, obrazu lub innych danych na ciąg liczb, który uchwytuje ich znaczenie. Treści o podobnym znaczeniu otrzymują podobne ciągi liczb. Embeddingi są podstawą tego, by AI mogła wyszukiwać semantycznie i znajdować pasujące fragmenty w Twojej bazie wiedzy.

Czym jest embedding?

Embedding przekształca treść w długi ciąg liczb, tak zwany wektor. Te liczby nie są przypadkowe: opisują znaczenie treści w przestrzeni matematycznej. Teksty leżące treściowo blisko siebie otrzymują podobne wektory, nawet jeśli używają różnych słów. „Paczka w drodze" i „przesyłka zostanie doręczona" trafiają tak blisko siebie.

Jak embeddingi uchwytują znaczenie

Model AI nauczył się podczas treningu, w jakich kontekstach pojawiają się słowa. Z tego wyprowadza, co należy do siebie treściowo. Wynikiem są embeddingi, którymi da się mierzyć podobieństwo: im bliżej leżą dwa wektory, tym bardziej pokrewna jest ich treść. Właśnie ten pomiar umożliwia wyszukiwanie w wektorowej bazie danych.

Rola w RAG

W systemie RAG Twoje dokumenty są rozkładane na embeddingi i zapisywane. Gdy klient zadaje pytanie, ono również zostaje przekształcone w embedding i porównane z zapisanymi. Najbardziej podobne fragmenty dostarczają materiał, z którego duży model językowy formułuje następnie odpowiedź. Bez embeddingów nie byłoby niezawodnego wyszukiwania semantycznego, a tym samym żadnej wiarygodnej odpowiedzi AI z Twoich własnych treści.

Embeddingi w SendSeven

SendSeven to platforma unified messaging z wbudowanym asystentem AI. Gdy wgrywasz treści do swojej bazy wiedzy, są one przygotowywane pod wyszukiwanie semantyczne, dzięki czemu AI do każdego pytania klienta znajduje pasujące fragmenty. Szczegóły techniczne dzieją się w tle, Ty pielęgnujesz tylko swoje treści. Jak zapisać treści pod wyszukiwanie semantyczne, pokazuje przewodnik po bazie wiedzy. Zgodnie z RODO, Made in Germany. 14 dni za darmo.