Embedding
Een wiskundige representatie van tekst, afbeeldingen of andere data als een reeks getallen (vector), waardoor een AI-systeem de betekenis ervan kan begrijpen en vergelijken.
Een embedding is een numerieke weergave van informatie die door AI-modellen wordt gebruikt om de betekenis van tekst, afbeeldingen of andere data vast te leggen. Stel u voor dat elk stuk tekst wordt omgezet naar een punt in een meerdimensionale ruimte: teksten met vergelijkbare betekenis liggen dicht bij elkaar, terwijl onverwante teksten ver uit elkaar liggen. Dit principe maakt het mogelijk om op basis van betekenis te zoeken in grote hoeveelheden data.
Embeddings vormen een fundamenteel onderdeel van de RAG-pipeline van Wabber. Wanneer wij documenten, webpagina's of andere bronnen verwerken voor uw AI-systeem, worden deze eerst omgezet naar embeddings en opgeslagen in een vector database. Bij elke zoekvraag wordt de vraag zelf ook omgezet naar een embedding, waarna de meest relevante documenten worden opgehaald door vectoren te vergelijken. Dit alles draait op ons eigen cluster in Nederland.
De kwaliteit van embeddings heeft directe invloed op de kwaliteit van de AI-antwoorden. Wabber selecteert embedding-modellen die optimaal presteren voor de taal en het domein van uw organisatie. Voor Nederlandstalige content is dit bijzonder belangrijk, aangezien niet alle modellen even goed presteren in het Nederlands. Wij testen en optimaliseren dit als onderdeel van elke AI-implementatie.