Daten & RAG
Embeddings
Numerische Vektoren, die Bedeutung von Text, Bildern oder Code in einem Zahlenraum abbilden.
Embeddings sind die Brücke zwischen unstrukturierten Daten und maschineller Verarbeitung. Ein Embedding-Modell (z.B. text-embedding-3-large, voyage-3) wandelt einen Text in einen Vektor mit typisch 768–3072 Dimensionen um. Texte mit ähnlicher Bedeutung liegen im Vektorraum nahe beieinander. Das ermöglicht semantische Suche, Klassifikation, Empfehlungs-Systeme und ist die Grundlage jeder RAG-Architektur. Embeddings werden in einer Vektor-Datenbank gespeichert und per Cosine- oder Dot-Product-Similarity verglichen.
Verwandte Begriffe
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