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Ein Embedding ist eine numerische Darstellung von Text in einem mehrdimensionalen Vektor. Embeddings ermöglichen es KIs, die semantische Ähnlichkeit zwischen Texten zu messen, und sind grundlegend für die RAG-Suche.
Was ist ein Embedding?
Ein Embedding wandelt Text in eine Reihe von Zahlen (einen Vektor) um, die seine Bedeutung erfassen. Ähnliche Texte haben ähnliche Embeddings.
Wie Embeddings funktionieren
- Text wird von einem Embedding-Modell verarbeitet
- Das Modell gibt einen Vektor aus (z. B. 1536 Dimensionen)
- Vektoren werden durch Kosinusähnlichkeit verglichen
- Ähnliche Inhalte haben Vektoren, die in ähnliche Richtungen zeigen
Rolle im AEO
Embeddings werden verwendet für:
- RAG-Suche: Relevante Inhalte finden
- Semantische Ähnlichkeit: Verwandte Themen gruppieren
- Inhaltsempfehlung: Verwandte Inhalte vorschlagen
Wenn eine KI ohne Markennamen befragt wird, wird jemand anderes empfohlen. Und die Marken, die Sie betreuen?
Jede Frage an ChatGPT, in deren Antwort die Marke fehlt, ist ein Wettbewerber, der an ihrer Stelle empfohlen wird: gemessen an 6.820 echten KI-Antworten.