Что такое embedding?
Embedding — это представление текста (или изображения, звука) в виде вектора — списка сотен или тысяч чисел с плавающей точкой. Модель эмбеддинга превращает предложение в точку в многомерном пространстве, где семантически похожие тексты имеют близкие координаты.
Как это работает?
Предложения «Искусственный интеллект в бизнесе» и «AI для компаний» дадут близкие векторы, несмотря на разные слова, — потому что их смысл похож. Модель эмбеддинга (например, text-embedding-3, BGE, E5) обучена на миллиардах пар текстов, чтобы усвоить эти семантические связи.
Применения в enterprise
Эмбеддинги — фундамент: семантический поиск (ищите смысл, а не ключевые слова), RAG (индексирование базы знаний), дедупликация (обнаружение похожих документов/обращений), классификация (группировка тикетов, писем, отзывов), рекомендации («похожие товары/статьи»). Качество эмбеддингов определяет качество всех последующих процессов.