Kurz-Fakten

  • Übliche Größen zwischen 384 und 3072 Dimensionen
  • Ähnlichkeit wird meist über den Kosinus gemessen
  • Embeddings verschiedener Modelle sind nicht vergleichbar
  • Ein Modellwechsel erfordert die Neuberechnung des gesamten Index

Bedeutung in der Praxis

Embeddings bilden Ähnlichkeit ab, nicht Wahrheit. Zwei Sätze mit gegenteiliger Aussage können sehr nah beieinanderliegen – ein häufiger Grund für schlechte Treffer in Systemen mit Quellenabruf.

Für die inhaltliche Arbeit heißt das: Eindeutigkeit hilft. Ein Absatz, der klar sagt, was gilt und was nicht, ist leichter richtig einzuordnen als einer, der abwägt, ohne zu entscheiden.

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