Een embedding is een numerieke representatie (een vector (zie Vector database) van data zoals woorden, zinnen, afbeeldingen of andere informatie in een multidimensionale ruimte. Het is een manier om complexe informatie om te zetten naar een formaat dat AI-systemen kunnen verwerken en begrijpen.

Kenmerken

• Vectoren bestaan uit reeksen getallen die betekenisvolle eigenschappen van de data vastleggen
• Vergelijkbare items krijgen vergelijkbare embeddings (vectoren die dicht bij elkaar liggen in de vectorruimte)
• De dimensionaliteit van embeddings kan variëren (bijv. 128, 256, 512 dimensies)

Toepassingen

• Natuurlijke taalverwerking (NLP)
• Beeldherkenning
• Aanbevelingssystemen
• Semantisch zoeken

Voordelen

Embeddings maken het mogelijk om:

• Complexe relaties tussen data te vangen
• Efficiënt gelijkenissen te berekenen
• Data te comprimeren zonder belangrijke informatie te verliezen

Ze vormen een essentieel onderdeel van moderne AI-systemen en maken veel geavanceerde toepassingen mogelijk.