Techniek - 6 min
Embeddings zetten tekst om in vectoren zodat systemen inhoudelijk vergelijkbare stukken informatie kunnen herkennen. Ze vormen een belangrijke basislaag voor semantisch zoeken en veel RAG-toepassingen.
Embeddings zijn wiskundige representaties van tekst. In plaats van woorden alleen letterlijk te vergelijken, kan een systeem via embeddings zien welke stukken inhoud inhoudelijk op elkaar lijken. Daardoor worden betekenis en relevantie beter vindbaar.
Zonder embeddings werkt zoeken vaak vooral op exacte woorden. Dat is beperkt, omdat mensen dezelfde vraag op veel manieren kunnen formuleren. Embeddings helpen een systeem om ook inhoudelijke gelijkenis te herkennen, zelfs als de gebruikte woorden verschillen.
Documenten worden opgesplitst in kleinere stukken, waarna die stukken worden omgezet in vectoren. Bij een nieuwe vraag maakt het systeem ook een vector van de vraag en zoekt het naar tekstfragmenten die daar inhoudelijk dichtbij liggen. Zo kan het relevante context ophalen voordat het model antwoord geeft.
De kwaliteit hangt af van de gebruikte embeddingmodellen, hoe documenten zijn opgeknipt, hoe actueel de brondata is en hoe de zoeklaag is ingericht. Goede embeddings compenseren geen slechte bronstructuur. Ze werken het best als de hele kennisketen klopt.
Embeddings geven geen antwoord op zichzelf. Ze helpen vooral om de juiste informatie te vinden. Zie ze als een technische basislaag onder kennisbanken, zoekfuncties en RAG-systemen, niet als een eindoplossing op zichzelf.
Verder lezen
Een LLM is een groot taalmodel dat tekst kan begrijpen, voorspellen en genereren. Het voelt vaak slim aan, maar de kwaliteit van het resultaat hangt sterk af van context, modelkeuze en hoe je het inzet.
Open artikel
Edge AI betekent dat AI draait dicht bij de bron van de data, bijvoorbeeld op een device, server of lokaal netwerk. Daardoor kun je sneller werken en houd je vaak meer controle over privacy, continuiteit en kosten.
Open artikel
RAG is een manier om een taalmodel eerst relevante informatie uit documenten of een kennisbank op te laten halen voordat het antwoord geeft. Daardoor worden antwoorden vaak specifieker, beter onderbouwd en bruikbaarder voor je eigen organisatie.
Open artikel
> Voorbereid op de toekomst
Ontdek hoe jouw organisatie veilig en lokaal met AI kan werken. Met AITJE werk je lokaal, houd je jouw data in eigen beheer en heb je regie over je AI infrastructuur. We laten je graag zien wat dat in de praktijk oplevert.