Technique Aktualisiert 2026-04
Embedding
Definition
Ein Embedding ist eine numerische Darstellung (Vektor) von Text oder Daten, die deren semantische Bedeutung erfasst.
Siehe auch im Glossar
V
Vektordatenbank
Eine Vektordatenbank speichert Embeddings für semantische Suche und RAG in großem Maßstab.
R
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG ist eine Technik, die ein LLM mit externen Datenquellen verbindet, um präzisere und aktuellere Antworten zu generieren.
L
LLM (Large Language Model)
Ein LLM ist ein KI-Modell, das auf Milliarden von Texten trainiert wurde und in der Lage ist, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
N
NLP (Natural Language Processing)
NLP ist das KI-Fachgebiet, das Maschinen in die Lage versetzt, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren.
Tools, die embedding verwenden
Häufig gestellte Fragen
Wofür werden Embeddings verwendet?
Sie messen die semantische Ähnlichkeit zwischen Texten. Zwei Sätze mit derselben Bedeutung haben ähnliche Vektoren. Es ist die Grundlage von RAG.
Sind Embeddings und Tokens dasselbe?
Nein. Ein Token ist Rohtext. Ein Embedding ist dessen Übersetzung in einen numerischen Vektor im mathematischen Raum.
