Embedding
Ein Embedding stellt Inhalte als Zahlenvektor dar. Modell und Vergleichsverfahren bestimmen, welche Ähnlichkeiten damit sichtbar werden.
Ein Embedding ist eine numerische Darstellung von Inhalten in einem Vektorraum. Bei Texten erzeugt ein Modell solche Darstellungen, damit sich beispielsweise die Ähnlichkeit zwischen einer Frage und Dokumentabschnitten vergleichen lässt.
Beispiel einer Suche
In einem hypothetischen Wissensportal fragt jemand nach einer „Rücksendung“, während die Anleitung „Retoure“ verwendet. Passende Embeddings können dabei helfen, den verwandten Abschnitt trotz anderer Wortwahl zu finden. Ob das gelingt, hängt vom Modell und den Daten ab.
Ein hoher Ähnlichkeitswert beweist weder gleiche Bedeutung in jedem Detail noch sachliche Richtigkeit. Er erteilt auch keine Leseberechtigung. Auswahl, Gültigkeit und erlaubter Zugriff auf einen Treffer müssen zusätzlich geklärt werden.
Quellen
Verwandte Begriffe
- VektordatenbankEine Vektordatenbank speichert und durchsucht Vektorrepräsentationen. Ein ähnlicher Treffer ist noch keine gültige oder erlaubte Antwortquelle.
- Retrieval-Augmented GenerationRAG verbindet die Suche nach passenden Informationen mit einer generierten Antwort. Der Zugriff auf Quellen ersetzt kein Qualitäts- und Rechtekonzept.
- KonfidenzwertEin Konfidenzwert bewertet die Sicherheit einer Modellvorhersage nach dem jeweiligen Verfahren. Er erteilt keine fachliche Freigabe.
- ModellkarteEine Modellkarte dokumentiert Zweck, Grundlagen, Bewertungsbedingungen und bekannte Grenzen eines KI-Modells für eine bestimmte Version.
- KI-EinsatzbereitschaftKI-Einsatzbereitschaft beschreibt die Voraussetzungen für ein KI-Vorhaben: Ziel, nutzbare Daten, Fähigkeiten, Zuständigkeit und Betriebsablauf.
- Context EngineeringContext Engineering bereitet die Informationen für einzelne Modellaufrufe vor: passende Anweisungen, Nachrichten, Quellen und aktuelle Zustände.
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