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Un embedding è una rappresentazione numerica del testo in un vettore multidimensionale. Gli embedding consentono alle IA di misurare la similarità semantica tra testi e sono fondamentali per la ricerca RAG.
Cos'è un Embedding?
Un embedding trasforma il testo in una serie di numeri (un vettore) che ne cattura il significato. Testi simili hanno embedding simili.
Come funzionano gli Embedding
- Il testo viene elaborato da un modello di embedding
- Il modello restituisce un vettore (ad esempio, 1536 dimensioni)
- I vettori vengono confrontati tramite similarità del coseno
- Contenuti simili hanno vettori che puntano in direzioni simili
Ruolo nell'AEO
Gli embedding sono utilizzati in:
- Ricerca RAG: trovare contenuti pertinenti
- Similarità semantica: raggruppare argomenti correlati
- Raccomandazione di contenuti: suggerire contenuti correlati
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