KI-Grundlagen

Embedding

Ein Embedding ist die mathematische Darstellung von Text, Bildern oder anderen Daten als Zahlenvektor in einem hochdimensionalen Raum. Semantisch ähnliche Inhalte liegen dabei nahe beieinander. Embeddings sind die Grundlage für Vektordatenbanken, RAG-Systeme und semantische Suche — sie machen Bedeutung für Maschinen berechenbar.

Warum ist das relevant?

Embeddings ermöglichen es, Unternehmensdaten nach Bedeutung statt nach Stichwörtern zu durchsuchen. "Finde alle Reklamationen zu Lieferverzögerungen" funktioniert auch dann, wenn das Wort "Lieferverzögerung" gar nicht im Text steht. Das verbessert Wissensmanagement, Kundenservice und interne Recherche dramatisch.

So setzt IJONIS das ein

Wir setzen Embedding-Modelle von OpenAI, Cohere und Open-Source-Alternativen (E5, BGE) ein — je nach Sprach- und Datenschutzanforderungen. Für deutsche Texte testen wir mehrere Modelle, da die Qualität bei nicht-englischen Sprachen stark variiert. Die Embeddings werden in Vektordatenbanken indexiert und regelmäßig aktualisiert.

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen einem Embedding und einem Stichwort-Index?

Ein Stichwort-Index findet nur exakte Wortübereinstimmungen. Ein Embedding erfasst Bedeutung: "Kfz" und "Automobil" liegen im Vektorraum nahe beieinander, obwohl die Wörter völlig verschieden sind. So finden Sie auch Inhalte, an deren genaue Formulierung Sie sich nicht erinnern.

Wie groß sind Embedding-Modelle und was kosten sie?

Embedding-Modelle sind deutlich kleiner als LLMs — sie laufen problemlos auf Standard-Servern ohne GPU. Cloud-APIs kosten nur Bruchteile eines Cents pro Text. Selbst Millionen von Dokumenten lassen sich für wenige Euro pro Monat embedden.

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