Vektor-Embeddings
Vektor-Embeddings sind numerische Darstellungen von Wörtern, Sätzen oder ganzen Textabschnitten, bei denen inhaltlich ähnliche Bedeutungen im mathematischen Raum nahe beieinanderliegen – die technische Grundlage semantischer Suche und vieler KI-Anwendungen.
In der Praxis
Statt nach exakten Schlüsselwörtern zu suchen, vergleichen Systeme mit Embeddings die Bedeutungsähnlichkeit ganzer Anfragen und Textpassagen. Das erklärt, warum moderne Suchsysteme und KI-Antwortmaschinen auch bei anders formulierten, aber sinngemäß passenden Fragen relevante Inhalte finden.