Embedding
Een embedding geeft inhoud als getallenvector weer. Model en vergelijkingsmethode bepalen welke overeenkomsten zichtbaar worden.
Een embedding is een numerieke weergave van inhoud in een vectorruimte. Voor tekst maakt een model zulke weergaven, zodat bijvoorbeeld overeenkomsten tussen een vraag en documentpassages vergeleken kunnen worden.
Een zoekvoorbeeld
In een hypothetisch kennisportaal vraagt iemand naar «terugsturen», terwijl de instructie «retour» gebruikt. Passende embeddings kunnen de verwante passage vinden ondanks andere woorden. Of dat lukt, hangt van model en gegevens af.
Hoge gelijkenis bewijst geen identieke betekenis in elk detail of feitelijke juistheid. Ze verleent evenmin leesrecht. Selectie, geldigheid en toegestane toegang tot een resultaat vragen om aparte beoordeling.
Bronnen
Verwante begrippen
- VectordatabaseEen vectordatabase bewaart en doorzoekt vectorweergaven. Een gelijkende treffer is nog geen geldige of toegestane antwoordbron.
- Retrieval-augmented generationRAG verbindt informatie ophalen met een gegenereerd antwoord. Brontoegang vervangt geen kwaliteits- en rechtenontwerp.
- BetrouwbaarheidsscoreEen betrouwbaarheidsscore beoordeelt een modelvoorspelling volgens de gebruikte methode. De score geeft geen inhoudelijke bedrijfsgoedkeuring.
- ModelkaartEen modelkaart documenteert doel, grondslagen, beoordelingsvoorwaarden en bekende beperkingen van een bepaalde versie van een AI-model.
- AI-readinessAI-readiness betreft de voorwaarden voor een project: doel, bruikbare gegevens, vaardigheden, verantwoordelijkheden en dagelijks beheer.
- ContextengineeringContextengineering bereidt informatie voor elke modelaanroep voor: passende instructies, berichten, bronnen en de actuele stand van zaken.
Artikelen over dit onderwerp
AI & automatisering met ASES
AI-assistenten en geautomatiseerde processen