Embedding
Auch: Embeddings, Vektor-Embedding, Einbettung
Ein Embedding ist eine Zahlenreihe (Vektor), die die Bedeutung eines Textes abbildet. Ähnliche Inhalte haben ähnliche Vektoren, so können KI-Systeme passende Texte finden.
Ein Embedding ist eine Darstellung von Text als Liste von Zahlen, ein sogenannter Vektor. Laut OpenAI misst der Abstand zwischen zwei Vektoren, wie eng zwei Texte inhaltlich verwandt sind: Kleiner Abstand bedeutet große Ähnlichkeit. KI-Suchen nutzen Embeddings, um zu einer Frage passende Textabschnitte zu finden.
Wofür Embeddings genutzt werden
| Einsatz | Beispiel |
|---|---|
| Suche | Ergebnisse nach Relevanz zur Frage sortieren |
| Clustering | ähnliche Texte gruppieren |
| Empfehlungen | verwandte Inhalte vorschlagen |
| Klassifizierung | Texte der passendsten Kategorie zuordnen |
Bedeutung für KI-Sichtbarkeit
Bei RAG werden Frage und Textabschnitte als Embeddings verglichen. Ein Abschnitt, der eine Frage klar und im passenden Wortfeld beantwortet, liegt „näher“ an der Frage und wird eher ausgewählt. Themenfremde Füllsätze verwässern dagegen die Bedeutung eines Abschnitts.
Häufige Fragen
Muss ich für Embeddings anders schreiben?
Nein. Klare Abschnitte mit einem Thema pro Absatz und eindeutigen Begriffen helfen Menschen und Embedding-Systemen gleichermaßen.