Embedding (Vektör Gömme)

Embedding (vektör gömme), metnin, görselin ya da diğer verilerin, anlamını yakalayan bir sayı dizisine çevrilmesidir. Benzer anlama sahip içerikler benzer sayı dizileri alır. Embedding'ler, bir yapay zekânın anlamsal arama yapabilmesinin ve bilgi tabanınızdaki uygun yerleri bulabilmesinin temelidir.

Embedding nedir?

Bir embedding, içeriği uzun bir sayı dizisine, yani bir vektöre dönüştürür. Bu sayılar rastgele değildir: içeriğin anlamını matematiksel bir uzayda betimlerler. İçerik olarak birbirine yakın olan metinler, farklı kelimeler kullansalar bile benzer vektörler alır. “Paket yolda” ve “Gönderi teslim ediliyor” böylece birbirine yakın yerlere düşer.

Embedding'ler anlamı nasıl yakalar

Bir yapay zeka modeli, eğitim sırasında kelimelerin hangi bağlamlarda ortaya çıktığını öğrenmiştir. Bundan, içerik olarak neyin birbiriyle ilişkili olduğunu çıkarır. Sonuç, benzerliğin ölçülebildiği embedding'lerdir: iki vektör birbirine ne kadar yakınsa, içerikleri o kadar akrabadır. Bir vektör veritabanındaki aramayı mümkün kılan tam da bu ölçümdür.

RAG'deki rolü

Bir RAG sisteminde belgeleriniz embedding'lere bölünür ve saklanır. Bir müşteri bir soru sorduğunda, soru da bir embedding'e dönüştürülür ve saklanan embedding'lerle karşılaştırılır. En benzer yerler, bir Büyük Dil Modelinin ardından yanıtı oluşturduğu malzemeyi sağlar. Embedding'ler olmadan güvenilir bir anlamsal arama, dolayısıyla kendi içeriklerinizden güvenilir bir yapay zeka yanıtı olmazdı.

SendSeven'de embedding'ler

SendSeven, entegre yapay zeka asistanı olan bir Unified Messaging platformudur. İçerikleri bilgi tabanınıza yüklediğinizde, bunlar anlamsal arama için hazırlanır; böylece yapay zeka her müşteri sorusuna uygun yerleri bulur. Teknik ayrıntılar arka planda yürür, siz yalnızca içeriklerinizi işlersiniz. İçerikleri anlamsal arama için nasıl ekleyeceğinizi bilgi tabanı kılavuzu gösterir. KVKK/GDPR uyumlu, Made in Germany. 14 gün ücretsiz deneyin.