GLOSSAR-EINTRAG

Embeddings

Numerische Vektor-Repräsentation von Text, in der ähnliche Bedeutungen nahe beieinander liegen.

Embeddings sind hochdimensionale Vektoren (typisch 768–1.536 Dimensionen), die Bedeutung von Texten in Zahlen kodieren. Zwei semantisch ähnliche Sätze haben ähnliche Vektoren. Basis für Semantic Search, RAG und Clustering. Wichtige Modelle: text-embedding-3-large (OpenAI), Cohere embed-v3, Voyage AI.

VERWANDTE BEGRIFFE

RAG

Architektur, bei der ein LLM vor der Antwort gezielt externe Dokumente abruft. Reduziert Halluzinationen.

Vector Database

Spezialisierte Datenbank für die schnelle Ähnlichkeitssuche in Vektor-Räumen.

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