Definierter Begriff
Embeddings
Dichte Vektorrepräsentationen von Text (oder anderen Daten), die semantische Bedeutung für Similarity-Search erfassen.
Embeddings wandeln Text in 768-3072-dimensionale Vektoren, wo semantische Nähe geometrischer Nähe entspricht. Sie sind die Grundlage moderner Retrieval: Wir embedden den Corpus einmal, embedden die Anfrage bei jedem Call und finden die Top-k ähnlichsten Passagen via Cosine-Similarity oder Skalarprodukt.
Verwandte Begriffe
Vector-Store
Spezialisierte Datenbank zum Speichern und Suchen von Vektor-Embeddings im großen Maßstab.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Generierung verankert in abgerufenen Quelldokumenten statt nur in der parametrischen Modell-Memory.
Semantische Suche
Bedeutungsbasierte Suche statt exaktem Keyword-Matching.
Agentic AI
KI-Systeme, die planen, mehrstufige Aktionen ausführen und Tools nutzen, um Aufgaben autonom abzuschließen.
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