Embeddings
En måde at repræsentere tekst som tal, så computere kan sammenligne og finde mønstre i sprogets betydning.
Embeddings er en teknik der omsætter tekst til en liste af tal — en vektor — på en måde der afspejler tekstens betydning. Ord eller sætninger med lignende mening får vektorer der er 'tæt på' hinanden i et matematisk rum, mens urelaterede begreber er langt fra hinanden.
Effekten er konkret: computere kan nu sammenligne teksters *mening* frem for blot at lede efter identiske ord. Det er teknologien bag semantisk søgning, anbefalingssystemer og RAG.
Fx vil embeddings for 'hund' og 'hvalp' ligge tæt på hinanden, mens 'hund' og 'aktieindeks' er langt fra hinanden — selvom ingen af ordene er identiske.
En bruger søger efter 'hvad koster det at have hund'. Embeddings-baseret søgning finder artikler om 'hundens månedlige udgifter' og 'budget for kæledyr' — selv om ingen af dem indeholder den præcise søgesætning.