Înapoi la glosar Tehnologie

Embedding (reprezentare vectorială)

Reprezentarea textelor, imaginilor sau sunetelor ca vectori de numere — fundația căutării semantice și a sistemelor RAG.

Ce este un embedding?

Un embedding este o reprezentare a textului (sau imaginii, sunetului) ca vector — o listă de sute sau mii de numere cu virgulă mobilă. Modelul de embedding convertește o propoziție într-un punct din spațiul multi-dimensional, unde textele similare semantic au coordonate apropiate.

Cum funcționează?

Propozițiile „AI în afaceri" și „inteligență artificială pentru companii" vor produce vectori similari în ciuda cuvintelor diferite — deoarece sensul lor este similar. Modelele de embedding sunt antrenate pe miliarde de perechi de texte pentru a învăța aceste relații semantice.

Aplicații enterprise

Embedding-urile stau la baza: căutării semantice, RAG (indexarea bazei de cunoștințe), deduplicării (detectarea documentelor similare), clasificării (gruparea tichetelor, e-mailurilor, feedback-ului) și recomandărilor. Calitatea embedding-urilor determină calitatea tuturor proceselor derivate.

Servicii și produse conexe