Чтобы нейросеть могла сравнивать тексты, находить похожие документы или понимать общий смысл фраз, ей нужен числовой формат. Эмбеддинги решают эту задачу: они превращают данные в векторы, которые отражают смысловые связи между объектами.
Короткое определение
Эмбеддинги — это числовые векторные представления данных. Они показывают, насколько объекты похожи друг на друга по смыслу, структуре или контексту.
Подробное объяснение
Исходные данные — текст, изображение или звук — слишком сложны для прямой обработки. Эмбеддинги создают «плоскую» числовую репрезентацию, где каждый объект превращается в точку в многомерном пространстве. Расстояние между точками показывает, насколько объекты близки по смыслу.
Для текста это особенно важно. Фразы «искусственный интеллект» и «нейронная сеть» окажутся рядом, а «красное яблоко» — далеко от «финансовой отчётности». Так модель понимает контекст и смысловые группы.
Эмбеддинги вычисляются на основе обученных нейросетей. Модель анализирует структуру данных и кодирует ключевые признаки в числовой вектор: тональность, тему, стиль, содержание, связь с другими объектами.
Их главное преимущество — универсальность. Одно и то же представление можно использовать для поиска, кластеризации, рекомендаций, сравнения документов и для построения «памяти» в агентных системах.
Эмбеддинги лежат в основе векторных баз данных. Такие базы позволяют не просто искать совпадения по словам, а находить смысловые аналогии: похожие запросы, близкие документы, релевантные ответы.
В российской практике эмбеддинги активно применяются в поисковых и рекомендательных системах, в сервисах модерации контента, персонализации, ранжировании и в корпоративных моделях (например, в YandexGPT, GigaChat и инструментах VK).
По сути, эмбеддинги — это «математический язык смысла», который позволяет нейросети работать не с буквами, а с идеями и связями.
Примеры использования
- Поиск похожих документов или сообщений по смыслу.
- Построение рекомендательных систем.
- Создание чатов с «памятью» через векторные базы.
- Определение темы и тональности текста.
- Сравнение фрагментов кода или технических описаний.
- Кластеризация больших массивов данных.
Связанные термины
- Векторная база данных
- Embedding Model
- Токенизация
- LLM
- Semantic Search
- Inference
- Dataset