Математическое представление объектов (слов, предложений, документов, изображений) в виде векторов (списков чисел) в многомерном пространстве. Похожие по смыслу объекты имеют близкие векторы. Основа для семантического поиска, кластеризации и RAG.
Пример: Система преобразует все отзывы клиентов в эмбеддинги. Когда поступает новый отзыв, система быстро находит семантически похожие отзывы в векторной базе для анализа повторяющихся проблем.
Эмбеддинги (Embeddings) — это векторные представления слов, фраз, предложений или более крупных единиц данных (например, изображений, аудио) в многомерном пространстве. Они используются для преобразования нечисловой информации в числовой формат, который может быть обработан алгоритмами машинного обучения.
Суть эмбеддингов в том, что слова или объекты со схожим смыслом или контекстом располагаются близко друг к другу в этом векторном пространстве. Например, слова "король" и "королева" будут иметь схожие векторные представления, так же как и "мужчина" и "женщина", а вектор "король" - "мужчина" + "женщина" будет близок к вектору "королева".
Эмбеддинги создаются с помощью нейронных сетей, которые обучаются на больших объемах данных. Они лежат в основе многих современных систем искусственного интеллекта, особенно в обработке естественного языка (NLP) и в рекомендательных системах. Они позволяют моделям улавливать семантические и синтаксические отношения между элементами данных, что делает возможным интеллектуальный поиск, классификацию, кластеризацию и другие задачи.