امبدینگ و جستجوی معنایی

مدل‌های امبدینگ متن را به یک بردار عددی تبدیل می‌کنند که معنای آن را نمایندگی می‌کند؛ متن‌های هم‌معنا بردارهای نزدیک به هم دارند. با این کار می‌توان به‌جای تطبیق کلمه، «معنا» را جستجو کرد، متن‌ها را خوشه‌بندی کرد، محتوای مشابه پیشنهاد داد و در سیستم‌های پاسخگویی روی اسناد (RAG) بخش‌های مرتبط را پیدا کرد و به مدل زبانی داد.

انتخاب مدل امبدینگ به زبان داده‌ها، طول متن‌ها و بُعد بردار بستگی دارد؛ بُعد بزرگ‌تر معمولاً دقیق‌تر است ولی حافظه و هزینهٔ ذخیره‌سازی بیشتری می‌خواهد.