Embedding, bir kelimenin, cümlenin, belgenin ya da görselin anlamını temsil eden ve anlamca yakın içeriklerin birbirine yakın düştüğü sayısal vektördür.
Embedding (Gömme) ne demek?
"Kedi" ile "yavru kedi" embedding'leri birbirine yakın, "kedi" ile "otomobil" ise uzak olur. Bu sayede bilgisayar, kelimeler birebir eşleşmese bile anlam benzerliğini ölçebilir.
Anlamsal arama, RAG, öneri sistemleri, kümeleme ve yinelenen içerik tespiti embedding'lere dayanır. Embedding'ler özel embedding modelleriyle üretilir ve genellikle yüzlerce ya da binlerce boyutludur.
Yakın kavramlar
Vektör VeritabanıVector DatabaseVektör veritabanı, embedding vektörlerini saklayan ve bir sorguya anlamca en yakın kayıtları çok hızlı bulabilen özel veritabanıdır.Ajanlar, RAG & Araç KullanımıAnlamsal AramaSemantic SearchAnlamsal arama, aranan kelimelerin birebir geçip geçmediğine değil, sorgunun anlamına en uygun içerikleri bulan arama yöntemidir.Ajanlar, RAG & Araç KullanımıKosinüs BenzerliğiCosine SimilarityKosinüs benzerliği, iki vektörün yönlerinin ne kadar benzediğini -1 ile 1 arasında bir sayıyla ölçen ve embedding'ler arasındaki anlam yakınlığını hesaplamada kullanılan yöntemdir.Ajanlar, RAG & Araç KullanımıRAGRetrieval-Augmented GenerationRAG (erişimle güçlendirilmiş üretim), bir dil modelinin cevap üretmeden önce ilgili bilgileri bir belge kaynağından bulup bu bilgilere dayanarak cevap vermesini sağlayan yöntemdir.Ajanlar, RAG & Araç KullanımıLatent UzayLatent SpaceLatent uzay, bir modelin veriyi sıkıştırılmış ve anlamlı biçimde temsil ettiği, gözle görülmeyen çok boyutlu iç alandır.Görsel, Video & Ses ÜretimiBoyut İndirgemeDimensionality ReductionBoyut indirgeme, çok sayıda özelliği olan veriyi en önemli bilgileri koruyarak daha az sayıda özellikle temsil etme yöntemidir.Veri & Değerlendirme