Was sind Vektoreinbettungen? Erkunde ihre Rolle in KI-Modellen.

Vektor-Einbettungen sind numerische Darstellungen von Daten, die Computern helfen, diese Daten und ihre Darstellungen besser zu verstehen. Sie sind wie das Umwandeln von Wörtern in einen speziellen, einzigartigen Code, der aus Zahlen besteht. Die Nähe zwischen Vektor-Einbettungen ermöglicht es Computern, die Bedeutung und Verbindung zwischen den Daten, die sie darstellen, zu erkennen. Zum Beispiel werden die Vektor-Einbettungen von „Ehemann“ und „Ehefrau“ nahe beieinander liegen und zusammen einen Cluster bilden. Einbettungen erleichtern es, Muster und Ähnlichkeiten in Daten zu finden. Wenn Sie sie jedoch in Anwendungen verwenden möchten, benötigen Sie eine Vektordatenbank, um Vektor-Einbettungen zu speichern und abzurufen. Dies macht Ihre Operationen schnell und effizient. Was sind Vektor-Einbettungen? Vektor-Einbettungen stellen Daten als Punkte in einem mehrdimensionalen Raum dar, wobei der genaue Standort dieser Punkte semantisch sinnvoll ist, das heißt, in Bezug auf die Bedeutung von Wörtern. Zum Beispiel werden Wörter wie „Hund“, „Welpe“ und „Labrador“ im mehrdimensionalen Raum zusammen gruppiert. Auf die gleiche Weise werden Einbettungen für Musikstücke mit Einbettungen von Liedern gruppiert, die ähnlich klingen. Eine ähnliche Clusterbildung tritt bei semantisch äquivalenten und kontextuell einigermaßen übereinstimmenden Elementen auf. Wort-Einbettungen können 1D, 2D, 3D oder mehrdimensional sein. Es ist schwierig, sich das vorzustellen, wenn man die menschlichen Einschränkungen bedenkt. Wenn Sie komplexere Daten eingeben, wie einen Satz oder ein Dokument, beginnen die Einbettungen, höhere Dimensionen zu haben. Um Ihnen jedoch ein Bild zu geben, sieht eine Vektor-Einbettung aus wie [„0.2, 09, -0.4, 0.8…]. Jede Zahl repräsentiert Dimensionen, die das spezifische Merkmal des Datenpunkts beschreiben und wie sie zu seiner tatsächlichen Bedeutung beitragen. Verständnis von Vektor-Einbettungen Google erfand 2013 eine Technik namens Word2Vec, um Wörter als Eingabe zu nehmen und einen Vektor (n-dimensionales Koordinatensystem) auszugeben. Das Plotten dieser Wortvektoren im Raum ergibt synonyme Cluster. Zum Beispiel, wenn Sie Wörter wie „Computer“, „Tastatur“ oder „Maus“ eingeben, werden ihre Vektor-Einbettungen in einem mehrdimensionalen Raum eng beieinander gruppiert. Wenn jemand „Computergeräte“ als Eingabe gibt, wird seine Vektor-Einbettung ebenfalls dem Cluster beitreten. Vektor-Einbettungen ermöglichen es Ihnen, Ähnlichkeitswerte zwischen verschiedenen eingebetteten Datenpunkten zu berechnen. Zum Beispiel können Sie den Abstand zwischen zwei Datenpunkten berechnen, um zu verstehen, wie ähnlich sie sind. Dies ist als euklidische Distanzmethode bekannt. Sie können auch andere Methoden verwenden, um Ähnlichkeiten zu berechnen: - Kosinus-Distanz berechnet den Kosinus des Winkels zwischen zwei Vektoren. Es gibt ein Ergebnis von -1, wenn Vektoren diametral entgegengesetzt sind, 0, wenn sie orthogonal sind, oder 1, wenn sie identisch sind. - Das Skalarprodukt bestimmt Ähnlichkeiten im Bereich von minus unendlich bis unendlich. Es misst das Produkt der Größe von zwei Vektoren und den Kosinus der Winkel zwischen ihnen. Diese Ähnlichkeitswerte werden häufig in der Gesichtserkennungstechnologie und bei der Korrektur von Tippfehlern verwendet. Zum Beispiel haben „Hi“, „Hiiii“ und „hiiiiiii“ die gleiche kontextuelle Bedeutung und daher höhere Ähnlichkeitswerte. Sind Einbettungen und Vektoren dasselbe? Einbettungen und Vektoren sind eng verwandt, aber nicht dasselbe. Ein Vektor ist eine allgemeine mathematische Darstellung von Daten in einem mehrdimensionalen Raum, bestehend aus einer geordneten Liste von Zahlen, die alles numerisch darstellen können, wie Positionen oder Richtungen. Im Gegensatz dazu ist eine Einbettung eine spezifische Art von Vektor, die entwickelt wurde, um komplexe Daten, wie Wörter, Bilder oder Benutzer, in ein dichtes, numerisches Format zu kodieren, das bedeutungsvolle Beziehungen bewahrt. Einbettungen werden oft mit maschinellen Lernmodellen erstellt, um hochdimensionale Daten in niedrigdimensionale Räume abzubilden, während semantische oder strukturelle Informationen erhalten bleiben. Daher sind zwar alle Einbettungen Vektoren, aber nicht alle Vektoren sind Einbettungen. Arten von Vektor-Einbettungen Die verschiedenen Arten von Vektor-Einbettungen dienen unterschiedlichen Zwecken. Lesen Sie hier über diese gängigen Arten. Text-Einbettungen Text-Einbettungen wandeln einzelne Wörter in kontinuierliche Vektoren in einem mehrdimensionalen Raum um, wobei der relative Abstand oder die Richtung die semantische Beziehung zwischen Wörtern darstellt. Zum Beispiel wären Wörter wie „König“ und „Königin“ nahe beieinander, was ihre Ähnlichkeit widerspiegelt, während „König“ und „Auto“ weiter auseinander liegen würden. Im Sentiment-Analyse helfen Text-Einbettungen dabei, zu klassifizieren, ob eine Bewertung positiv oder negativ ist. Wenn ein Benutzer schreibt: „Dieses Produkt ist erstaunlich“, erfasst die Einbettung das Sentiment für nachgelagerte Aufgaben. Techniken wie Word2Vec, GloVe und FastText werden häufig für diesen Zweck verwendet. Satz-Einbettungen Satz-Einbettungen erfassen die Gesamtbedeutung eines Satzes, wobei sowohl Syntax als auch Semantik berücksichtigt werden. Im Gegensatz zu Wort-Einbettungen zielen sie darauf ab, den Kontext des gesamten Satzes zu bewahren. Diese Einbettungen sind entscheidend für die Kategorisierung von Text oder das Abrufen relevanter Informationen aus Datenbanken. Im Kundensupport, wenn ein Benutzer „Ich habe Probleme beim Einloggen“ eingibt, können Satz-Einbettungen es mit verwandten Hilfeartikeln abgleichen, wie „Wie man sein Passwort zurücksetzt“. Vorgefertigte Modelle wie Sentence-BERT (SBERT) werden oft verwendet, um solche Einbettungen zu erzeugen. Dokument-Einbettungen Dokument-Einbettungen repräsentieren ein ganzes Stück Text – wie ein Buch, einen Artikel oder ein Forschungspapier – als einen einzigen Vektor. Sie erfassen das Gesamtthema, die Struktur und wichtige Merkmale des Dokuments. Dokument-Einbettungen helfen dabei, in der akademischen Forschung Papiere zu empfehlen. Wenn ein Forscher ein Papier über „neuronale Netze für die Bildklassifikation“ liest, kann das System ähnliche Dokumente vorschlagen, indem es Einbettungen verwendet, die aus dem Inhalt des Papiers abgeleitet sind. Modelle wie Doc2Vec werden häufig verwendet. Benutzerprofil-Vektoren Benutzerprofil-Vektoren kodieren Benutzerverhalten, -präferenzen und -merkmale als Vektoren. Diese Einbettungen werden basierend auf historischen Aktionen erstellt, wie Käufen, Likes oder Suchanfragen. Unternehmen verwenden sie, um Benutzer zu segmentieren und personalisierte Erlebnisse anzubieten. Im E-Commerce, wenn ein Benutzer häufig Fitnessgeräte kauft, kann sein Profilvektor verwandte Artikel wie Yogamatten oder Proteinpulver empfehlen. Plattformen wie Netflix und Amazon verlassen sich stark auf Benutzerprofil-Einbettungen für personalisierte Empfehlungen. Bildvektoren Bild-Einbettungen repräsentieren visuelle Daten, wie Fotos oder Videoframes, als Vektoren. Sie werden mit Deep-Learning-Modellen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) erzeugt, die es Maschinen ermöglichen, Muster und Merkmale innerhalb von Bildern zu erkennen. In der Objekterkennung verwendet eine App wie Pinterest Bild-Einbettungen, um visuell ähnliche Artikel zu empfehlen. Wenn ein Benutzer zum Beispiel ein Foto eines roten Kleides hochlädt, könnte die App Kleider in ähnlichen Stilen oder Farben vorschlagen. Modelle wie ResNet oder VGG erstellen diese Einbettungen. Produktvektoren Produktvektoren repräsentieren Artikel als Vektoren, indem sie ihre Merkmale analysieren, wie Preis, Kategorie oder Beschreibung. Diese Einbettungen helfen Systemen, Produkte zu klassifizieren und Ähnlichkeiten zu identifizieren. Im Einzelhandel generiert eine Suche nach „kabellosen Kopfhörern“ in einem Online-Shop einen Produktvektor. Das System empfiehlt dann ähnliche Artikel wie „Bluetooth-Ohrhörer“ oder „Geräuschunterdrückende Kopfhörer“. Diese Vektoren verbessern die Suchgenauigkeit und Personalisierung auf Plattformen wie Shopify oder Flipkart. Wie man Vektor-Einbettungen erstellt Vektor-Einbettungen werden entweder durch ein vortrainiertes Modell oder ein DIY-Modell erstellt. Hier ist ein Überblick über den Prozess. Datensammlung und -vorbereitung Beginnen Sie mit dem Sammeln eines großen Datensatzes, der mit der Art der Daten übereinstimmt, für die Sie Einbettungen erstellen möchten, wie Text oder Bilder. Es ist wichtig, die Daten zu bereinigen und vorzubereiten – Rauschen zu entfernen, Text zu normalisieren und Unstimmigkeiten zu beheben, um qualitativ hochwertige Eingaben sicherzustellen. Modellwahl Wählen Sie als nächstes ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN)-Modell, das für Ihre Daten und Ziele geeignet ist. Dies könnte ein Deep-Learning-Modell wie ein Convolutional Neural Network (CNN) für Bilder oder ein Recurrent Neural Network (RNN) für Text sein. Sobald Sie sich entschieden haben, geben Sie die vorbereiteten Daten in das Netzwerk zur Schulung ein. Modelltraining Während der Trainingsphase lernt das Modell, Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen. Zum Beispiel könnte es lernen, welche Wörter häufig zusammen auftreten oder wie bestimmte Merkmale in Bildern dargestellt werden. Während das Modell trainiert, generiert es numerische Vektor-Einbettungen, die das Wesen jedes Datenpunkts erfassen. Jedem Datenpunkt wird ein einzigartiger Vektor zugewiesen. Bewertung der Einbettungsqualität Nach dem Training bewerten Sie die Qualität der Einbettungen, indem Sie sie auf spezifische Aufgaben anwenden. Dies könnte die Bewertung beinhalten, wie gut das Modell bei Aufgaben wie Klassifikation, Clusterbildung oder Empfehlung abschneidet. Ihr Team sollte die Ergebnisse überprüfen, um sicherzustellen, dass die Einbettungen die beabsichtigten Ziele erfüllen. Einbettungen bereitstellen Wenn die Einbettungen gut abschneiden und die Qualitätsstandards erfüllen, können sie auf reale Aufgaben wie Suche, Empfehlung oder Sprachverständnis angewendet werden. Mit erfolgreicher Validierung können Sie die Einbettungen mit Zuversicht dort implementieren, wo sie in Ihren Anwendungen benötigt werden. Anwendungen von Vektor-Einbettungen Vektor-Einbettungen werden in vielen Bereichen verwendet. Entdecken Sie ihre gängigen Anwendungen. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) Vektor-Einbettungen ermöglichen es Modellen, die semantischen Beziehungen zwischen verschiedenen Wörtern zu erkennen. Fortschrittliche Einbettungstechniken wie Word2Vec, GloVe und, neuerdings, kontextuelle Einbettungen von Modellen wie Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) und Generative Pre-Trained Transformers (GPT) ermöglichen es der Technologie, den Kontext zu verstehen, in dem die Wörter verwendet werden. Bei NLP-Aufgaben wird es einfacher, zwischen verschiedenen Bedeutungen desselben Wortes basierend auf dem Kontext zu unterscheiden. Zum Beispiel ist die „Bank“ in „Flussufer“ anders als die „Bank“ in „Bankkonto“. Darüber hinaus unterstützen Einbettungen NLP-Aufgaben mit Sentiment-Analyse und der Erkennung benannter Entitäten. Suchmaschinen Vektor-Einbettungen verbessern die Leistung und Genauigkeit von Suchmaschinen. Sie ermöglichen es ihnen, den Kontext und die Bedeutung von Wörtern in einer Abfrage zu verstehen, sodass sie über das bloße Suchen nach exakten Wortübereinstimmungen hinausgehen können. Dies verbessert die Rankings, da sie auf semantischer Ähnlichkeit basieren und nicht auf der Häufigkeit des Schlüsselworts. Das bedeutet, dass Seiten, die kontextuell ähnlich zur Abfrage sind, priorisiert werden, um genauere Ergebnisse zu liefern. Darüber hinaus, wenn Menschen Abfragen mit mehreren Bedeutungen eingeben, ermöglichen Vektor-Einbettungen es Suchmaschinen, den Kontext zu erfassen und Ergebnisse gemäß den nächstliegenden Interpretationen zurückzugeben. Personalisierte Empfehlungssysteme Vektor-Einbettungen stellen sowohl Benutzer als auch Artikel in einem gemeinsamen latenten Raum dar. Zum Beispiel zeigen Benutzer-Einbettungen Präferenzen und Verhaltensweisen, und Artikel-Einbettungen umfassen die Merkmale und Attribute eines Artikels. Das System berechnet den Abstand zwischen Benutzer-Einbettungen und Artikel-Einbettungen, während es den Winkel zwischen ihren Kosinus misst. Basierend auf dieser Analyse schlägt das System Artikel vor, die den Benutzern am nächsten sind. Vektor-Einbettungen integrieren auch kontextuelle Informationen, wie Gerätetyp oder Tageszeit, um sicherzustellen, dass die Empfehlungen für den aktuellen Benutzer und seine Umgebung relevant sind. Top Vektordatenbank-Softwarelösungen Vektordatenbank-Software ist unerlässlich, um hochdimensionale Einbettungen effizient zu speichern, zu verwalten und abzufragen. Diese Tools ermöglichen schnelle Ähnlichkeitssuchen und nahtlose Integration in KI-Workflows. Hier sind einige der besten Lösungen, die heute verfügbar sind. - Pinecone - DataStax - Zilliz - Weaviate - PG Vector *Dies sind die fünf führenden Vektordatenbank-Softwarelösungen aus dem Winter 2024 Grid® Report von G2. Beginnen Sie mit der Arbeit mit Vektor-Einbettungen Sie benötigen die richtige Technologie, um Ihre Anwendung und Modelle mit semantischen Suchfunktionen oder personalisierten Produktempfehlungen auszustatten. Denken Sie an eine Vektordatenbank, um Daten zu speichern und basierend auf Ähnlichkeiten darauf zuzugreifen. Sind Sie bereit, es auszuprobieren? Erwägen Sie diese kostenlosen Vektordatenbanken, um sie in einem Test oder einem kostenlosen Plan zu erleben.