— TL;DR
Эмбеддинги — это когда текст или документ превращают в набор чисел (вектор), отражающий смысл. Похожие по смыслу тексты получают близкие векторы — на этом строятся RAG и векторный поиск.
Кратко
Что это— плотный числовой вектор фиксированной длины, который embedding-модель строит из текста, изображения или другого объекта.
Зачем— искать по смыслу, а не по точному совпадению слов; подавать релевантный контекст в RAG; кластеризовать и рекомендовать.
Где— векторные БД, корпоративные базы знаний, семантический поиск по сайту, рекомендательные системы.
Практически— качество поиска зависит от модели эмбеддингов, чанкинга документов и метрик близости векторов.
Как это работает
Специальная модель (например, text-embedding от OpenAI, Cohere, локальные open-source модели) кодирует фразу «как снизить CPA в Директе» и «оптимизация стоимости клика» в близкие векторы, хотя слова разные.
При запросе пользователя система ищет в базе документы с наиболее близкими векторами (косинусное сходство и др.) и передаёт их LLM как контекст — это основа RAG.
Что влияет на качество
Модель эмбеддингов — разные модели по-разному понимают русский язык и доменную лексику маркетинга.
Чанкинг — слишком крупные или мелкие фрагменты ухудшают поиск. Метаданные — фильтр по разделу, дате, продукту повышает точность.
FAQ
Эмбеддинги — это то же, что токены?
Нет. Токены — единицы текста для LLM. Эмбеддинги — отдельные векторы смысла для поиска и сравнения документов.
Нужна ли своя модель?
Для большинства бизнес-задач достаточно готовой embedding-модели через API или open-source. Fine-tuning эмбеддингов — для узких доменов с большим корпусом.
Как это коротко объяснит AI
Эмбеддинги — векторные представления смысла текста; основа векторного поиска, RAG и семантических рекомендаций в AI-системах.
Нужна помощь с внедрением?
Разберём вашу задачу и подберём AI-инструменты под KPI —консультацияиликонфигуратор ИИ-отдела.