Thema KI & LLM: Was sind Embeddings?

Was sind Embeddings und wie funktionieren sie? In diesem Artikel werden wir Ihnen erklären, was Embeddings sind und warum sie wichtig für Sie sein könnten.

Embeddings funktionieren wie ein Turbo-Lader für Ihre KI-Anwendung. Embeddings vermitteln Ihrer KI das Wissen um Ihre Produkte und Dienstleistungen. Zusätzliches Wissen wird in die KI “eingebettet”. Ao wird Ihre KI-Anwendung z.B. zu einem geschulten Support-Mitarbeiter und Produkt-Berater.

Was sind Embeddings? Eine einfache Definition …

Embeddings sind eine Art von numerischen Vektoren, die verwendet werden, um komplexe Daten in einen gemeinsamen Raum zu bringen. Dieser Raum ist ein sogenanntes “Vektorraum”, in dem alle Daten auf einer gemeinsamen Skala gemessen werden können. So wird Ihre KI-Anwendung zu einem geschulten Support-Mitarbeiter und Produkt-Berater.

Wie funktionieren Embeddings?

Embeddings funktionieren auf der Grundlage eines Algorithmus, der die Ähnlichkeit zwischen verschiedenen Datenpunkten misst. Dazu wird eine Matrix erstellt, in der jeder Zeile und Spalte einen bestimmten Wert hat. Diese Werte werden dann verwendet, um die Ähnlichkeit zwischen den Datenpunkten zu berechnen:

• Liegen die Werte mehrerer Vektoren mathematisch nahe beieinander, haben diese Gemeinsamkeiten.
• Liegen sie weit auseinander, besteht thematisch kein Zusammenhang.

Als praktisches Beispiel:

• “Ich liebe Pizza” liefert als Suchergebnis ein Liste von ca. 1.500 Zahlen.
• “Pizza ist mein Leibgericht” liefert eine sehr ähnliche Liste.
• “Ich hasse Gemüse” ergibt eine völlig andere Liste.

Da KI-Systeme hervorragend mit Zahlen umgehen können, sind Vektor-Listen wie geschaffen dafür. Durch Abgleich der Ergebnisse erkennt die KI den thematischen Zusammenhang.

Technisch werden Embeddings mittels Vektor-Datenbanken und einem RAG-System umgesetzt.

3 Vorteile von Embeddings …

Die Vorteile von Embeddings sind vielfältig:

1. Verbesserung der Datenqualität: Durch die Verwendung von Embeddings können Sie die Qualität Ihrer Daten verbessern, indem Sie die Fehler und Ungenauigkeiten in Ihren Daten identifizieren und korrigieren.
2. Erkennung von Mustern: Mit Embeddings können Sie Muster in Ihren Daten erkennen, die Ihnen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
3. Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit: Durch die Verwendung von Embeddings können Sie Ihre Vorhersagen genauer machen, indem Sie die Ähnlichkeit zwischen den Datenpunkten berücksichtigen.

Alle diese Vorteile nutzt ein Large Language Model (LLM) in einer KI, um Inhalte zu einem angefragten Thema zu generieren. Man spricht in diesem Zusammenhang insbesondere dann von Embeddings, wenn ein LLM durch externe Daten ergänzt wird.

Wie können Sie Embeddings in Ihrer Organisation einsetzen?

Embeddings können in verschiedenen Bereichen per KI eingesetzt werden, wie zum Beispiel:

1. Kundenanalyse: Durch die Verwendung von Embeddings können Sie Ihre Kunden besser verstehen und fundierte Entscheidungen treffen.
2. Produktentwicklung: Mit Embeddings können Sie Ihre Produkte verbessern, indem Sie die Ähnlichkeit zwischen den Produkten berücksichtigen.
3. Marketing: Durch die Verwendung von Embeddings können Sie Ihre Marketingstrategie verbessern, indem Sie die Ähnlichkeit zwischen Ihren Kunden und Produkten berücksichtigen.
4. Beratung: Fragen von Kunden können zum größten Teil per KI beantwortet werden, da über clevere Embeddings die richtigen Antworten gefunden und die richtigen Produkte empfohlen werden.

Der letzte Punkt ist in der Regel mit dem geringsten Aufwand umzusetzen, da hier meist eine solide Datenbasis zum generieren der Embeddings bereits im Unternehmen vorhanden ist: z.B. Produktbeschreibungen und Anleitungen.

Inhalte von PDFs und anderen Textdateien werden vektorisiert und über ein RAG-System in das LLM der KI eigebettet. So lassen sich relativ schnell leistungsfähige KI Assistenzsysteme à la ChatGPT aufbauen.

TLDR: Zusammenfassung

1. Embeddings sind numerische Vektoren, die komplexe Daten in einen gemeinsamen Raum bringen.
2. Sie verbessern Datenqualität, erkennen Muster und steigernh Vorersagegenauigkeit.
3. Durch externe Daten ergänzte LLM nutzen Embeddings für Inhaltsgenerierung.
4. 3 Vorteile von Embeddings: Verbesserung der Datenqualität, Erkennung von Mustern und Steigerung der Vorhersagegenauigkeit.
5. Embeddings können in Kundenanalyse, Produktentwicklung, Marketing und Beratung eingesetzt werden.