Embedding-Modell
Ein Embedding-Modell ist ein KI-Modell, das Texte (oder auch Bilder und Audiodaten) in Zahlenfolgen übersetzt, sogenannte Vektoren oder Embeddings. Diese Vektoren bilden die Bedeutung eines Inhalts ab: Inhalte mit ähnlicher Bedeutung erhalten ähnliche Zahlenwerte und liegen im „Vektorraum“ nah beieinander. So kann ein Computer erkennen, dass „Kündigungsfrist“ und „Vertrag beenden“ thematisch zusammengehören, auch wenn kein einziges Wort identisch ist.
So funktioniert ein Embedding Modell
- Inhalt eingeben
Ein Text, zum Beispiel ein Absatz aus einem Angebot, einer Projektakte oder einer Wissensdatenbank, wird an das Modell übergeben. - Vektor erzeugen
Das Modell wandelt den Text in einen Vektor um, der seine Bedeutung in hunderten oder tausenden Zahlenwerten darstellt. - Ähnlichkeit berechnen
Eine Suchanfrage wird auf dieselbe Weise umgewandelt. Das System vergleicht die Vektoren und findet die Inhalte, die inhaltlich am besten passen.
Vorteile von Embedding Modellen
- Semantische Suche
Gefunden wird, was gemeint ist, nicht nur, was wörtlich eingegeben wurde. - Tolerant bei Formulierungen
Synonyme, Umschreibungen und unterschiedliche Fachbegriffe stellen kein Problem dar. - Mehrsprachigkeit
Viele Modelle erkennen inhaltliche Ähnlichkeit auch über Sprachgrenzen hinweg. - Vielseitig einsetzbar
Neben der Suche eignen sich Embeddings für Empfehlungen, Textklassifizierung und das Erkennen von Duplikaten.
Embedding Modelle und RAG
Eine zentrale Rolle spielen Embedding-Modelle bei RAG (Retrieval-Augmented Generation). Dort sorgen sie für den „Retrieval“-Teil: Sie machen Unternehmensdokumente durchsuchbar und finden die passenden Textstellen, auf deren Basis ein Sprachmodell anschließend seine Antwort formuliert. Ohne Embedding-Modell wäre eine bedeutungsbasierte Suche in eigenen Daten kaum möglich.
Einsatz im Unternehmensalltag
Für projektorientierte Dienstleister bedeutet das: Projektakten, Verträge, Tickets oder Wissensartikel lassen sich per Frage in natürlicher Sprache durchsuchen. Das spart Zeit und macht vorhandenes Wissen im Unternehmen besser nutzbar.