Czym są embeddings?
Embeddings (osadzenia, wektory znaczeniowe) to liczbowa reprezentacja słowa, zdania lub całego dokumentu, dzięki której komputer może matematycznie porównywać znaczenie różnych fragmentów tekstu. Każdy fragment zamieniany jest na ciąg liczb (wektor) w taki sposób, że teksty o podobnym znaczeniu mają wektory leżące blisko siebie w przestrzeni matematycznej – nawet jeśli używają zupełnie innych słów.
Dobrym porównaniem jest mapa miast, na której odległość między punktami odzwierciedla nie liczbę kilometrów, a podobieństwo znaczeniowe. „Pies” i „szczeniak” znajdą się blisko siebie, mimo że to różne słowa, podczas gdy „pies” i „samochód” wylądują daleko od siebie.
Do czego wykorzystuje się embeddings?
- Wyszukiwanie semantyczne, które rozumie intencję zapytania, a nie tylko dopasowuje dosłowne słowa.
- Systemy rekomendacji produktów o podobnym charakterze.
- Technika RAG, w której embeddings pozwalają szybko odnaleźć fragmenty dokumentów pasujące do pytania użytkownika.
- Grupowanie i klasyfikacja dużych zbiorów tekstów, na przykład opinii klientów.
Embeddings są też fundamentem działania modeli LLM – Large Language Model – to właśnie dzięki nim model potrafi „zrozumieć”, że pytanie sformułowane na kilka różnych sposobów w gruncie rzeczy dotyczy tego samego zagadnienia.
Embeddings a wyszukiwarki internetowe
Google od lat wykorzystuje podobne mechanizmy do rozumienia intencji zapytań, wykraczając poza proste dopasowanie słów kluczowych – podobną rolę pełni też Graf Wiedzy, łączący ze sobą powiązane znaczeniowo pojęcia. To między innymi dzięki temu wyszukiwarka potrafi zwrócić trafne wyniki nawet wtedy, gdy zapytanie użytkownika nie zawiera dokładnie tych samych słów, co treść na stronie.
Świat technologii AI zmienia też sposób, w jaki użytkownicy szukają informacji w internecie. Sprawdźcie, jak przygotować stronę na te zmiany – zapoznajcie się z ofertą pozycjonowania w erze AI od Studio A7.