Embedding via ChromaDB Vektordatenbank
Dieser Blogbeitrag behandelt das Konzept von Embeddings und Vektordatenbanken. Dabei wird zunächst erklärt, was Embeddings sind und wie sie im Bereich des Natural Language Processing (NLP) genutzt werden. Anschließend folgt eine Erklärung der Vektoren in einem Raum mit drei Koordinaten und deren Erweiterung auf mehrdimensionale Vektoren. Schließlich wird ChromaDB vorgestellt, eine spezialisierte Vektordatenbank. Was ist ein Embedding? Ein Embedding ist eine Technik im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenverarbeitung, die darauf abzielt, Objekte wie Wörter, Sätze oder Dokumente in einen kontinuierlichen Vektorraum zu transformieren. In diesem Vektorraum sind ähnliche Objekte durch ähnliche Vektoren repräsentiert, was bedeutet, dass sie nahe beieinander liegen. Embeddings werden häufig verwendet, um die semantische Bedeutung von Texten zu erfassen und zu analysieren. ...