Embedding
Die mathematische Vektor-Repräsentation eines Worts oder Textes — Grundlage fast jeder KI-Suche.
Was es bedeutet
Sprachmodelle arbeiten nicht mit Wörtern, sondern mit Zahlen. Ein Embedding ist eine Liste aus mehreren hundert Zahlen, die einen Begriff im «Bedeutungsraum» verortet. Ähnliche Bedeutungen liegen nah beieinander: «Katze» und «Hund» sind näher als «Katze» und «Schraubenzieher». Embeddings sind die Grundlage für Semantic Search, RAG und Empfehlungssysteme.
Im Schulalltag
NotebookLM findet relevante Stellen in deinem Dokument nicht über Stichwortsuche, sondern über Embeddings — deshalb funktionieren auch sinngemässe Fragen.