Embeddings beschreiben den Prozess, mit dem Texte in numerische Repräsentationen überführt werden, die Bedeutungsnähe ausdrücken. In semantischer Suche bilden sie eine zentrale Grundlage. Der Kurs zeigt, wie Embeddings für Suchsysteme sinnvoll eingesetzt werden.
!Kursinhalt
!1. Funktionsweise von Embeddings
*Bedeutungsnähe statt reiner Wortgleichheit
*Modelle und Dimensionen
*Auswirkungen der Modellwahl
!2. Aufbau eines semantischen Suchsystems
*Verarbeitung der Quellinhalte
*Speicherung in Vektordatenbanken
*Suchabfragen und Ranking
!3. Qualität und Bewertung
*Bewertung der Trefferqualität
*Sonderfälle wie kurze oder mehrdeutige Anfragen
*Vergleich mit klassischer Suche
!4. Pflege und Weiterentwicklung
*Aktualisierung der Embeddings
*Reaktion auf neue Inhalte
*Wechsel von Modellen
!Berufliche Relevanz
*Bessere Auffindbarkeit von Informationen
*Grundlage für RAG- und Assistenz-Systeme
*Profilierung im Bereich moderner Suchsysteme