Embedding Model (Embedding-Modell)

Ein Embedding Model (Embedding-Modell) ist ein KI-Modell, das Text (oder auch Bilder/Audio) in dichte Zahlenvektoren („Embeddings“) umwandelt, sodass Computer Bedeutungsähnlichkeit messen können. Diese Vektoren sind die Grundlage für semantische Suche, RAG (Retrieval-Augmented Generation), Clustering, Duplikat-Erkennung und Empfehlungen – oft zusammen mit einer Vektordatenbank (Vector Database).

Was bedeutet „Embedding“ beim Embedding-Modell?

„Embedding“ bedeutet, dass ein Inhalt (z. B. ein Satz, ein Absatz oder ein Dokument) als Punkt in einem hochdimensionalen Vektorraum repräsentiert wird. Inhalte mit ähnlicher Bedeutung liegen dort näher beieinander. Ein Embedding Model erzeugt genau diese Repräsentation – typischerweise als Vektor mit z. B. 384, 768 oder 1536 Dimensionen (je nach Modell).

Wie funktioniert ein Embedding Model?

• 1) Text vorbereiten: Inhalte werden tokenisiert (siehe Token (Tokens) & Tokenisierung (Tokenization)) und ggf. in Abschnitte zerlegt (siehe Chunking (Text-Chunking)).
• 2) Vektor berechnen: Das Modell (häufig Transformer-basiert, siehe Transformer-Architektur (Transformer Architecture)) erzeugt pro Text einen Zahlenvektor, der semantische Merkmale kodiert.
• 3) Speichern & Indexieren: Die Vektoren werden in einer Vektordatenbank (Vector Database) oder einem Vektorindex gespeichert.
• 4) Ähnlichkeitssuche: Eine Suchanfrage wird ebenfalls eingebettet; anschließend findet man per „Nearest Neighbors“ die ähnlichsten Vektoren (siehe Vector Search (Vektorsuche) / Semantic Search).
• 5) Optional: Re-Ranking: Ein zweites Modell sortiert Treffer neu, um Präzision zu erhöhen (siehe Re-Ranking (Neu-Rangordnung)).

Wofür braucht man Embedding-Modelle? (Use Cases)

• Semantische Suche: Nutzer suchen nach „Passwort zurücksetzen“, finden aber auch „Login-Probleme“ oder „Account-Zugang“ – obwohl die Worte nicht identisch sind.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Ein Large Language Model (LLM) wie ChatGPT bekommt relevante Textstellen aus der Wissensbasis, um Antworten zu „erden“ und Halluzinationen (Hallucinations) zu reduzieren.
• Clustering & Themenanalyse: Dokumente werden automatisch nach Themen gruppiert (z. B. Support-Tickets nach Problemklassen).
• Duplikat- & Ähnlichkeitserkennung: Erkennen von nahezu gleichen FAQs, Richtlinien oder Produktbeschreibungen.
• Empfehlungen: „Ähnliche Artikel“ in Wissensdatenbanken oder „ähnliche Produkte“ im Shop.

Warum ist ein Embedding Model wichtig?

Keyword-Suche (z. B. BM25) ist stark, wenn exakte Begriffe vorkommen, scheitert aber oft bei Synonymen, Paraphrasen oder Mehrdeutigkeit. Embedding-Modelle ermöglichen dagegen Bedeutungssuche. In der Praxis kombiniert man häufig beides als Hybrid Search (BM25 + Vektor), um sowohl exakte Treffer als auch semantische Nähe abzudecken.

Was kostet der Einsatz eines Embedding-Modells?

Die Kosten hängen vor allem von (a) der Menge der zu embed-denden Tokens, (b) der Häufigkeit der Suchanfragen, (c) dem Hosting (API vs. Self-Hosting) und (d) Speicher/Index in der Vektordatenbank ab. Typische Kostentreiber sind Massendaten-Importe (Initial-Embedding) und regelmäßige Updates. Optimierungen sind z. B. gutes Chunking (Text-Chunking), Caching und ein sinnvolles Latenz-/Qualitätsziel (siehe Cost Optimization (Token-Kostenoptimierung) und Latency (Latenz) & Throughput).

Praxisbeispiel (kurz)

Du baust eine interne Wissenssuche: Handbuch-PDFs werden per OCR/Text-Extraktion aufbereitet, in Chunks geteilt, mit einem Embedding Model in Vektoren umgewandelt und in einer Vektordatenbank (Vector Database) gespeichert. Bei einer Frage sucht das System semantisch passende Passagen und nutzt RAG (Retrieval-Augmented Generation), damit ein Large Language Model (LLM) eine präzise, kontextbasierte Antwort formuliert.