Всем привет!

Сегодня разберем одну из фундаментальных концепций в AI - embedding. Термин постоянно встречается в AI-проектах, но понимание того, что это такое на самом деле, часто размыто. Давайте разложим по полочкам.

Embedding - это способ представления любых объектов (слов, предложений, изображений) в числовом виде так, чтобы машина могла понимать их смысл и находить связи между ними.

Представьте, что каждое слово — это точка в многомерном пространстве. Слова со схожим значением располагаются рядом: "кот" и "собака" будут близко, а "кот" и "автомобиль" — далеко.

Embedding превращает любой объект в вектор чисел (обычно от 50 до 1536 измерений), где каждое измерение кодирует определенную характеристику объекта. Похожие объекты имеют похожие векторы.

Основные области применения embeddings:
Semantic search — поиск по смыслу, а не по ключевым словам. Когда вы ищете "быстрый автомобиль", система найдет документы про "скоростные машины", даже если точных слов там нет.

Recommendation systems — Netflix рекомендует фильмы, находя similarity между embedding пользователей и фильмов.

RAG-системы — embedding помогают найти релевантные документы для генерации ответов.

Что создать свой embedding, большинство используют готовые модели от OpenAI, Google, Hugging Face. Нужно просто отправить текст в API и получаете вектор чисел.

Для специфических задач можно дообучить модели на своих данных или обучить embedding с нуля.

С точки зрения оценки embedding мы оцениваем качество его работы по тому, насколько хорошо сохраняются смысловые отношения между объектами.

Основные метрики для evaluation:
Cosine similarity — основная метрика для измерения похожести между векторами. Значения от -1 до 1, где 1 означает идентичность.
Retrieval metrics — для поисковых задач используются precision@k, recall@k, MAP (mean average precision).


Полезная информация:
Курс по evaluation AI |
С чего начать изучение AI | Инструменты для оценки AI