Wie KI Sprache verarbeitet
Ein Embedding übersetzt ein Wort oder einen Text in eine lange Reihe von Zahlen. Was ähnlich gemeint ist, bekommt ähnliche Zahlen.
Wie Koordinaten auf einer Landkarte
Jedes Wort bekommt einen Platz auf einer riesigen Landkarte der Bedeutungen. „Hund“ und „Katze“ wohnen in derselben Gegend, „Flugzeug“ ganz woanders. Die KI rechnet mit diesen Koordinaten und erkennt so, was zusammengehört.
Embeddings machen die Suche nach Bedeutung möglich. Wer „Urlaubsantrag“ sucht, findet auch das Dokument „Freistellung beantragen“, obwohl kein Wort gleich ist. Darauf bauen Lösungen auf, mit denen du mit deinen eigenen Dokumenten chatten kannst.
Klick auf ein Wort. Die Linien zeigen seine drei nächsten Nachbarn.
Für diese Übung braucht es JavaScript im Browser.
Vereinfacht auf zwei Dimensionen. Echte Embeddings haben Hunderte bis Tausende davon.
Wie ähnlich sich zwei Embeddings sind, misst man meist über den Winkel zwischen ihnen, die Kosinus-Ähnlichkeit (cosine similarity). Der Wert liegt zwischen −1 und 1. Nahe 1 heißt: sehr ähnlich gemeint, etwa „Rechnung“ und „Angebot“. Um 0 heißt: kein Bezug, etwa „Rechnung“ und „Pferd“. Bei Millionen von Texten wäre es zu langsam, jeden mit jedem zu vergleichen. Dafür gibt es Näherungsverfahren, die die ähnlichsten in Sekundenbruchteilen finden.
Der nächste Schritt
In 30 Minuten klären wir, wo dein Team steht und was als Nächstes sinnvoll ist. Ein Erstgespräch, kein Verkaufsgespräch.