Что такое embedding (эмбеддинги)?

Статья также доступна на украинском (перейти к просмотру).

Встраивание (встраивание) – это технология преобразования данных (текста, изображений, видео, аудио) в векторы, хранящиеся в векторной базе данных. Такое векторное представление дает возможность машине искать подобные элементы информации, учиться видеть сходство понятий и адекватно предсказывать следующий элемент.

В этой статье мы разберемся, что означает понятие embedding, принцип работы технологии, и почему именно эмбеддинги являются фундаментом для эффективного взаимодействия языковых моделей с человеческим языком и данными в целом.

Что такое embedding простыми словами

Встраивание – это способ превратить текст, изображения или другие данные в набор чисел так, чтобы ИИ понимал их содержание. Проще говоря, он показывает сходство данных: например, слова с высоким семантическим подобием имеют схожие числа, разные – дальние.

Для того чтобы было легче понять суть понятия, используем несколько аналогий. Встраивание можно сравнить с:

• Картой. Благодаря координатам на карте мы можем сказать, какие города расположены близко друг к другу, даже не зная ничего об их названиях. Так же в эмбедингах каждый элемент получает свои координаты в многомерном пространстве. Если значения схожи, эти «точки» будут рядом.

• Числовым представлением текста. К примеру, слово «кот» для модели становится не текстом, а числовым вектором, в котором зашифровано, что это животное и понятие, близкое по содержанию к слову «собака», но далекое от «автомобиль». AI-модель не знает, что такое кот в реальном мире, но он видит, как это слово используется и с чем оно связано.

Эмбендинг не является простым текстом или числовыми данными. Это векторное представление содержания. В отличие от текста, который читает буквально, векторные данные сохраняют смысл и контекст посредством чисел. А в отличие от обычных чисел (например, цены или количества), каждое число в встраивание не имеет особого значения, важно только их сочетание и расстояние между ними.

Как работают эмбеддинги

В общем принцип работы состоит в том, что модель проводит анализ содержания (текста, слов, изображения, видео) и превращает его в набор чисел (вектор). Вектор здесь, как и в математике, означает упорядоченный набор чисел. Его можно представить в качестве точки в многомерном пространстве. И само расстояние между векторами становится мерой сходства: чем ближе векторы, тем более похоже их содержание.

Во время машинного обучения модель обрабатывает обилие примеров и через обратную связь постепенно учится замечать закономерности: значение, контекст, связи между элементами. Тогда благодаря улучшенному пониманию контекста искусственный интеллект перестает воспринимать, например, слово «Киев» таким же набором букв, как и «банан». После векторизации «Киев» и «Львов» оказываются рядом, а «банан» находится далеко, поскольку относится к совсем другой категории. 

Основные типы embeddings

Векторные данные можно получить после анализа и преобразования любого типа информации. Поэтому встраивание бывает:

• Текстовый.Обработка природного языка (анализ, векторизация, интерпретация смысла) позволяет находить похожие тексты, реализовывать семантический поиск, рекомендации и работу чат-ботов. Именно благодаря текстовым эмбедингам ИИ понимает, что разные формулировки могут иметь одинаковый смысл.

• Для изображений. Векторизированные данные изображения описывают их визуальное содержание: формы, объекты, стили, сцены. Это позволяет найти похожие изображения, распознавать объекты или сочетать изображения с текстом (например, поиск картинки по описанию).

• Для аудио/видео. Аудио- и видео эмбеддинги кодируют звук или видеоряд в числовое представление, сохраняющее ключевые характеристики: язык, интонацию, события, движение или сцену. Их используют для распознавания речи, поиска по видео, рекомендаций контента и анализа мультимедиа.

Именно векторное представление позволяет ШИ-моделям учиться на основе человеческих данных и иметь возможность генерировать максимально схожий контент по запросу. Заданные запросы к модели тоже преобразуются в числовые значения и модель «понимает», что именно хочет сгенерировать пользователь.

Где используются эмбеддинги

Технология помогает не только в обучении искусственного интеллекта, но и в его практических приложениях. Без эмбединга не будут существовать:

• Поисковые системы нового поколения (semantic search) – нахождение релевантной информации на основе смысловой близости, а не точных совпадений слов. 

• Рекомендательные системы– предложения контента, товаров или услуг, опираясь на схожесть интересов или характеристик.

• Классификация текста– автоматическое распределение текстов по категориям, темам или тональности.

• Чат-боты RAG-системы – ответы на запросы пользователей на основе информации из баз знаний или документов.

• SEO/работа с контентом – анализ, структурирование и оптимизация текстов для быстрого поиска и обработки.

Благодаря этому способу анализа AI может быстро находить, сравнивать и обрабатывать информацию по содержанию, а не по словам.

Чем embeddings отличаются от keyword-поиска

Векторы работают со значением слов и контекстом, а не с буквальным написанием. Благодаря этому они показывают, насколько понятия или идеи схожи по смыслу, даже если слова разные. И это главное преимущество ШИ-поиска над поиском по ключевым словам.

Даже если вы не разработчик, понимание принципов работы embeddings помогает лучше организовывать поиск, рекомендации и анализ контента для сайта. Благодаря поддержке со стороны хостинг-провайдера FREEhost.UA вы можете интегрировать интеллектуальные инструменты для обработки информации, делая работу с данными на сайте проще и более эффективной. Для работы с небольшими объемами данных достаточно будет VPS-сервер. Если Вы планируете построить RAG систему предприятия или использовать ИИ для решения сложных задач, желательно использовать сервер с мощной видеокартой.