Embedding
En embedding representerer innhold som en tallvektor. Modell og sammenligningsmetode avgjør hvilke likheter som blir synlige.
En embedding er en numerisk representasjon av innhold i et vektorrom. For tekst lager en modell slike representasjoner slik at for eksempel likheten mellom et spørsmål og dokumentavsnitt kan sammenlignes.
Et søkeeksempel
I en hypotetisk kunnskapsportal spør noen om å «sende tilbake», mens veiledningen bruker «retur». Passende embeddings kan hjelpe med å finne avsnittet til tross for ulike ord. Om det lykkes, avhenger av modell og data.
Høy likhet beviser verken samme betydning i alle detaljer eller faktamessig riktighet. Den gir heller ikke leserett. Utvalg, gyldighet og tillatt tilgang til resultatet må vurderes separat.
Kilder
Beslektede begreper
- VektordatabaseEn vektordatabase lagrer og søker i vektorrepresentasjoner. Et lignende treff er ikke automatisk en gyldig og tillatt svarkilde.
- Retrieval-Augmented GenerationRAG knytter informasjonsinnhenting til genererte svar. Kildetilgang erstatter ikke utforming av kvalitet og rettigheter.
- KonfidensskårEn konfidensskår vurderer en modellprediksjon etter metoden som brukes. Den gir ingen forretningsmessig godkjenning.
- ModellkortEt modellkort dokumenterer formål, grunnlag, evalueringsbetingelser og kjente begrensninger for en bestemt versjon av en KI-modell.
- KI-modenhetKI-modenhet gjelder forutsetningene for et prosjekt: mål, brukbare data, kompetanse, ansvar og et fungerende driftsopplegg.
- Context engineeringContext engineering forbereder informasjon til hvert modellkall: relevante instruksjoner, meldinger, kilder og gjeldende tilstander.
Artikler om temaet
KI og automatisering med ASES
KI-assistenter og automatiserte prosesser