Embedding je postup, při kterém speciální model převede text (větu, odstavec, dokument) na vektor, tedy na seznam čísel, který zachycuje význam toho textu. Texty, které se tématem podobají, mají podobné vektory.
Proč je to důležité? Embedding umožňuje sémantické vyhledávání, tedy hledání významu místo hledání přesných slov. Když zákazník napíše „můj balíček nedorazil" a váš systém obsahuje dokument o „reklamacích nedoručených zásilek", embedding je správně spojí, přestože nemají ani jedno společné slovo.
Embeddingové modely jsou oddělené od generativních LLM. Mezi běžné patří text-embedding-3-small od OpenAI, voyage-3 od Voyage AI a nomic-embed od Nomicu.
Embeddingy se ukládají do vektorových databází a jsou základem každého RAG systému. Je to ta neviditelná technologie, díky které jsou AI agenti při práci s vašimi firemními dokumenty opravdu užiteční.