Ein Embedding ist eine Zahlenfolge (Vektor), die die Bedeutung eines Textes oder Bildes abbildet. Inhalte mit ähnlicher Bedeutung liegen dabei nah beieinander.
Was bedeutet der Begriff?
Ein Embedding übersetzt einen Text, ein Bild oder ein anderes Objekt in eine Liste von Zahlen, einen Vektor. Ein spezielles Modell erzeugt diesen Vektor so, dass er die Bedeutung erfasst: Sätze mit ähnlichem Inhalt erhalten ähnliche Vektoren, auch wenn sie ganz andere Worte benutzen. Damit lässt sich nach Bedeutung suchen statt nur nach exakten Stichwörtern.
Embeddings werden üblicherweise in einer Vektordatenbank gespeichert und bilden den Kern von RAG-Systemen. Wichtig zu wissen: Die Qualität hängt vom gewählten Embedding-Modell, von der Aufteilung der Dokumente in Abschnitte und von der Sprache ab. Für deutschsprachige Inhalte sollte man das Modell gezielt auswählen und testen. Auch hier gilt: Prüfen Sie, wo die Texte beim Erzeugen der Embeddings verarbeitet werden.
Beispiel aus einem KMU
Ein Beispiel aus einem KMU: In einem Maschinenbauunternehmen fragt ein Servicetechniker „Wie tausche ich die Dichtung bei Modell X?“. In den Handbüchern steht „Austausch der Dichtungsmanschette“. Eine Stichwortsuche würde das womöglich verpassen. Mit Embeddings erkennt das System die inhaltliche Nähe und findet die passende Stelle.