Was sind Vektoreinbettungen? Alles, was Sie wissen müssen

Vector Embeddings, auch Vektoreinbettungen genannt, sind numerische Darstellungen von Daten, die die Bedeutung oder gewisse Merkmale von Objekten (wie zum Beispiel Wörtern, Bildern oder Konzepten) als Punkte in einem mehrdimensionalen Raum erfassen. So können Maschinen sie effizient verarbeiten und vergleichen. Im Wesentlichen sind sie eine Möglichkeit, komplexe Informationen – wie Wörter, Sätze, Bilder oder jede andere Art von Daten – in Listen von Zahlen zu übersetzen, die die zugrunde liegenden Bedeutungen und Beziehungen innerhalb und zwischen eben diesen Daten erfassen. Diese mathematischen Darstellung von Daten versucht, das menschliche Verständnis nachzuahmen und ermöglicht eine breite Palette leistungsfähiger KI-Anwendungen.

Durch die Umwandlung von Rohdaten in eine numerische Darstellung ermöglicht das Vector Embedding, komplexe Analysen durchzuführen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu machen. Dies geschieht mit einem bisher noch nie dagewesenen Level an Genauigkeit und Effizienz. Vector Embeddings sind kein neues Konzept, aber dank neuster Entwicklungen sind sie für moderne Unternehmen viel zugänglicher (und nützlicher) geworden.

In diesem Artikel wird das Konzept der Vektoreinbettungenvon Vector Embeddings vertieft und untersucht. Wir analysieren, wie sie diese funktionieren, warum sie so leistungsfähig sind und auf welch vielfältige Weise sie die Innovation bei KI-gestützten Technologien vorantreiben.

Egal, ob Sie ein erfahrener Data Scientist oder ein Neuling auf dem Gebiet des maschinellen Lernens (ML) sind, das Verständnis von Vector Embeddings ist grundlegend für das Verständnis moderner KI-Systeme und ihres transformativen Potenzials.

Im Kern handelt es sich bei Vector Embeddings um Listen numerischer Werte, die komplexe Daten auf eine Weise darstellen, die Maschinen verstehen und verarbeiten können. Diese numerischen Darstellungen ermöglichen es Computern, mit abstrakten Konzepten wie Wörtern oder Bildern zu arbeiten, als wären sie Punkte in einem mathematischen (oder mehrdimensionalen) Raum.

Lassen Sie uns dies anhand eines Beispiels erläutern. Stellen Sie sich vor, wir wollen das Wort "Katze" als Vektoreinbettung darstellen. Sie könnte etwa so aussehen:

[0.2, -0.5, 0.8, 0.1, -0.3, ...]

Jede Zahl in dieser Liste entspricht einer Dimension in einem mehrdimensionalen Raum. In der Praxis haben diese Vektoren oft Hunderte oder sogar Tausende von Dimensionen, so dass sie auch subtile Bedeutungsnuancen erfassen können. Was Vector Embeddings nun bemerkenswert macht, ist dass sie semantische Ähnlichkeiten in mehrdimensionalen Daten erfassen können.

In der Welt der Vektoreinbettungen kann die Bedeutung von Wörtern, Bildern oder jeder anderen Art von Daten als Punkte in einem Vektorraum dargestellt werden. Die wichtigste Erkenntnis ist die folgende: Elemente mit ähnlichen Datenpunkten oder Merkmalen landen in diesem Raum nahe beieinander.

Stellen Sie sich also einen riesigen Raum vor, in dem jedes Wort in einer Sprache ein Punkt ist. In diesem Raum werden nun Wörter mit ähnlichen Bedeutungen zusammengefasst. Das Wort "Katze" könnte in der Nähe von "Kätzchen" und "Kater" liegen, während "Demokratie" in einer ganz anderen Region liegen würde, vielleicht in der Nähe von "Regierung" und "Wahl".

Diese räumliche Beziehung ermöglicht es KI-Systemen, Daten auf eine Art und Weise zu verstehen und zu verarbeiten, die das menschliche Verständnis von Ähnlichkeit und Assoziation nachahmt.

Hier sind einige weitere Merkmale von Vektoreinbettungen und ihre Verwendung in der Vektorsuche:

1. Ähnlichkeit: Durch die Berechnung des Abstands zwischen zwei Vektoren können wir messen, wie ähnlich sich zwei Wörter (oder Bilder oder andere eingebettete Elemente) sind. Je näher die Vektoren beieinander liegen, desto ähnlicher sind die Gegenstände.
2. Analogie: Vektoreinbettungen können komplexe Beziehungen erfassen. Das klassische Beispiel ist: "König" - "Mann" + "Frau" ≈ "Königin". Dies funktioniert, weil der Vektorunterschied zwischen "König" und "Mann" in etwa dem Konzept des "Königtums" entspricht, was in Verbindung mit "Frau" in die Nähe von "Königin" rückt.
3. Clustering: Wörter (oder andere Elemente) mit ähnlichen Bedeutungen bilden natürlich Cluster im Einbettungsraum. Diese Eigenschaft ist nützlich für Aufgaben wie Themenmodellierung oder Dokumentenklassifizierung.
4. Dimensionalität: Wir selbst können zwar keine hochdimensionalen Räume visualisieren, doch die vielen Dimensionen von Vector Embeddings ermöglichen es, zahlreiche Aspekte der Bedeutung gleichzeitig zu erfassen. Eine Dimension könnte sich auf die Größe beziehen, eine andere auf die Lebendigkeit, eine weitere auf die Positivität und so weiter.

Diese räumliche Beziehung ist nicht nur ein netter Visualisierungstrick. Es handelt sich um ein tatsächliches, leistungsfähiges Berechnungsinstrument, das es Maschinen ermöglicht, auf mathematisch genaue Weise mit Bedeutung zu arbeiten. Wenn wir mit diesen Vektoren mathematisch arbeiten – sie beispielsweise addieren, subtrahieren, die Abstände zwischen ihnen messen –, manipulieren und vergleichen wir tatsächlich Bedeutungen.
Wenn wir zum Beispiel in einem Empfehlungssystem wissen, dass ein Nutzer ein bestimmtes Produkt mag, können wir dessen Vektordarstellung finden und dann nach anderen Produkten mit ähnlichen Vektoren suchen. Auf diese Weise kann das System Empfehlungen aussprechen, die auf den inhärenten Eigenschaften der Produkte basieren und nicht nur auf oberflächlichen Kategorien.

Vektoreinbettungen bilden daher die Grundlage vieler moderner KI-Systeme. Sie sind der Grund, warum Suchmaschinen die Absicht hinter Ihren Anfragen verstehen können, warum Sprachmodelle kohärenten Text erzeugen können und warum Bilderkennungssysteme Objekte mit hoher Genauigkeit identifizieren können.

Zur Übersetzung der komplexen Welt menschlicher Konzepte in einen strukturierten mathematischen Raum können Vector Embeddings verwendet werden, um die Lücke zwischen menschlichem Verständnis und maschineller Berechnung zu schließen.

Vektoreinbettungen werden durch verschiedene Verfahren erstellt, mit dem Ziel, Daten so darzustellen, dass ihre wesentlichen Merkmale und Beziehungen erfasst werden. Das bedeutet, dass Rohdaten – seien es Texte, Bilder oder andere Formen – in dichte numerische Vektoren umgewandelt werden, die das Wesentliche und die Beziehungen innerhalb der Daten erfassen. Sehen wir uns einige der gängigsten Methoden zur Erstellung von Einbettungen an:

Für Textdaten wurden mehrere leistungsstarke Modelle entwickelt, um aussagekräftige Vektordarstellungen zu erstellen:

Word2Vec
Word2Vec wurde von Forschern von Google entwickelt und verwendet ein flaches neuronales Netzwerk, um Worteinbettungen zu lernen. Es gibt sie in zwei Richtungen:

1. Skip-gram: Sagt Kontextwörter anhand eines Zielworts voraus.
2. Continuous Bag of Words (CBOW): Sagt ein Zielwort anhand seines Kontexts voraus.

Word2Vec wird auf großen Textkörper trainiert und lernt, Wörter auf der Grundlage ihres Kontexts vorherzusagen. Durch diesen Prozess werden Vektordarstellungen entwickelt, die die semantischen Beziehungen zwischen den Wörtern erfassen.

GloVe (Global Vectors for Word Representation)
Im Gegensatz zu Word2Vec, das ein prädiktives Modell ist, ist GloVe ein zählbasiertes Modell. Es erstellt Worteinbettungen, indem es eine Dimensionalitätsreduktion an der Co-Occurrence-Matrix von Wörtern vornimmt. GloVe erfasst sowohl den lokalen Kontext (wie Word2Vec) als auch globale Korpusstatistiken.

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT stellt einen bedeutenden Fortschritt im Natural Language Processing (NLP), der natürlichen Sprachverarbeitung, dar. Es verwendet eine Transformatorarchitektur, um kontextualisierte Wort- und Dokumenteneinbettungen zu erzeugen. Das bedeutet, dass sich die Einbettung eines Wortes je nach dem umgebenden Kontext ändern kann, was nuanciertere Darstellungen ermöglicht.

Diese Modelle werden auf einem umfangreichen Textkorpus trainiert, der oft Milliarden von Wörtern enthält. Durch den Trainingsprozess lernen sie, Wörter oder Kontexte vorherzusagen, und entwickeln dabei reichhaltige Repräsentationen von Sprache, die semantische und syntaktische Beziehungen erfassen.

Die beliebte ChatGPT-Chat-Schnittstelle (auf der Basis von GPT-4) verwendet Einbettungen, die denen ähneln, die von Modellen wie BERT erzeugt werden. Das bedeutet, dass sie kontextualisierte Repräsentationen von Wörtern und Text erstellt.

Für visuelle Daten sind Convolutional Neural Networks (CNNs, dt. faltenden neuronale Netze) die bevorzugte Methode zur Erstellung von Einbettungen:

1. VGG, ResNet, Inception: Dies sind beliebte CNN-Architekturen, die für die Bildklassifizierung verwendet werden. Während ihr Hauptzweck die Klassifizierung ist, kann die vorletzte Schicht dieser Netze als Einbettung verwendet werden. Auf dieser Ebene werden in der Regel die wichtigsten Merkmale des Bildes erfasst.
2. Siamesische Netze: Diese werden verwendet, um Einbettungen speziell für den Vergleich von Bildern zu erzeugen. Sie werden an Bildpaaren trainiert und lernen, ähnliche Einbettungen für ähnliche Bilder und unähnliche Einbettungen für unterschiedliche Bilder zu erzeugen.

CNNs lernen, Merkmale in Bildern hierarchisch zu erkennen. Die ersten Schichten erkennen in der Regel einfache Merkmale wie Kanten und Farben, während die tieferen Schichten diese Merkmale kombinieren, um komplexere Muster, Objekte und Szenen zu erkennen.
Die letzten Schichten des Netzes kann man sich als eine kompakte Darstellung (Einbettung) des Bildinhalts vorstellen.

Während Text- und Bildeinbettungen am weitesten verbreitet sind, können Vector Embeddings für verschiedene Datentypen erstellt werden:

• Audio: Techniken wie Mel-Frequenz-Cepstral-Koeffizienten (MFCCs) oder Deep-Learning-Modelle wie WaveNet können zur Erstellung von Einbettungen aus Audiodaten verwendet werden.
• Grapheneinbettungen: Algorithmen wie Node2Vec oder Graph Convolutional Networks können Einbettungen erstellen, die Knoten in einem Graphen darstellen und die Struktur des Netzwerks erfassen.
• Einbettungen des Benutzerverhaltens: In Empfehlungssystemen können Benutzeraktionen (Klicks, Käufe usw.) verwendet werden, um Einbettungen zu erstellen, die Benutzerpräferenzen darstellen.
  

Vektoreinbettungen unterstützen eine Vielzahl von KI-Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Im Folgenden werden einige wichtige Anwendungen und die dafür am besten geeigneten Einbettungstypen vorgestellt:

• Stimmungsanalyse: Kontextuelle Einbettungen wie BERT eignen sich hervorragend zur Erfassung nuancierter Bedeutungen für eine genaue Stimmungserkennung in Kundenrezensionen.
• Textklassifizierung: Vortrainierte statische Einbettungen (z. B. GloVe) eignen sich gut für allgemeine Aufgaben, während fein abgestimmte BERT-Einbettungen differenziertere Klassifizierungen ermöglichen.
• Maschinelle Übersetzung: Mehrsprachige kontextuelle Einbettungen wie mBERT erleichtern genaue Übersetzungen, indem sie sprachenübergreifende semantische Beziehungen erfassen.

Vektoreinbettungen ermöglichen eine Reihe von Computer-Vision-Aufgaben, von der Gesichtserkennung und Bildklassifizierung bis zur Objekterkennung und umgekehrten Bildsuche.

• Gesichtserkennung: Aufgabenspezifische, dichte Einbettungen von CNNs (Convolutional Neural Networks) wie FaceNet sind ideal für die Erfassung einzigartiger Gesichtsmerkmale.
• Bildklassifizierung: Vorgefertigte CNN-Einbettungen (z. B. aus ResNet), die möglicherweise auf domänenspezifische Bilder abgestimmt sind, sind für Aufgaben wie die medizinische Bildanalyse effektiv.

Eine der leistungsfähigsten Anwendungen von Vektoreinbettungen ist die Ähnlichkeitssuche, die Folgendes ermöglicht:

• Empfehlungssysteme: Hybride Ansätze, die benutzerdefinierte Einbettungen für das Nutzerverhalten und vortrainierte Einbettungen für Artikelbeschreibungen verwenden, können personalisierte Vorschläge liefern.
• Erkennung von Anomalien: Benutzerdefinierte dichte Einbettungen, die auf historischen Daten trainiert wurden, helfen bei der Erkennung ungewöhnlicher Muster, die für die Erkennung von Betrug im Finanzwesen entscheidend sind.
• Semantische Suche: Domänenspezifische BERT-Modelle, die auf relevante Texte abgestimmt sind, können komplexe Suchintentionen verstehen und so die Suchgenauigkeit verbessern.

In Encoder-Decoder-Modellen spielen die Einbettungen eine entscheidende Rolle:

• Textzusammenfassung: Kontextuelle Einbettungen von Modellen wie PEGASUS erfassen wichtige Informationen zur Erstellung prägnanter Zusammenfassungen.
• Image Captioning: Kombinierte visuelle (CNN) und textliche (Sprachmodell) Einbettungen verbinden Bildmerkmale mit passenden Beschreibungen.
• Retrieval Augmented Generation: Die Verwendung von Vector Embeddings zusammen mit Large Language Models (LLMs) ist eine der neuesten und am weitesten verbreiteten Anwendungen von Vektoreinbettungen. Die generative KI (GenAI) hat das Thema der Vektoreinbettungen in jüngster Zeit maßgeblich in den Vordergrund gerückt.

InterSystems IRIS nutzt verschiedene Einbettungsarten innerhalb eines einzigen Systems und ermöglicht so auch anspruchsvolle KI-Anwendungen. Zum Beispiel bei einer Analyseplattform für das Gesundheitswesen:

1. Patientenähnlichkeitsanalyse: Kombiniert BERT-Einbettungen für klinische Notizen mit benutzerdefinierten Einbettungen für Laborergebnisse.
2. Klassifizierung medizinischer Bilder: Verwendung fein abgestimmter CNN-Einbettungen für spezifische Bilderstellungsaufgaben.
3. Arzneimittel-Empfehlung: Verwendung von Molekularstruktur-Einbettungen zusammen mit Patientendaten-Einbettungen.
4. Klinische Entscheidungshilfe: Implementierung einer semantischen Suche mit domänenspezifischen BERT-Einbettungen zum schnellen Auffinden relevanter medizinischer Literatur.

Durch die Unterstützung mehrerer Einbettungstypen mit effizienter Speicherung und Abfrage erleichtert InterSystems IRIS die Erstellung vielseitiger KI-Anwendungen, die nahtlos mit unterschiedlichen Datentypen und Aufgaben arbeiten.

Da Vektoreinbettungen für KI-Anwendungen immer wichtiger werden, wächst der Bedarf an unternehmenstauglichen Lösungen, die diese Fähigkeiten in großem Umfang nutzen können.

Hier kommen Systeme wie InterSystems IRIS ins Spiel.

InterSystems IRIS ist eine Multi-Modell-Datenbank, die neben traditionellen Datentypen wie JSON, Volltext und relationalen Tabellen auch integrierte Vektorfunktionen enthält.

Diese Integration ermöglicht es Unternehmen, mit strukturierten und unstrukturierten Daten im selben System zu arbeiten, wodurch der Bedarf an separaten Vektordatenbanken entfällt und die Datenbewegungen reduziert werden.

Der Vorteil dieses Ansatzes wird deutlich, wenn wir Anwendungen wie die semantische Suche oder die Retrieval-Augmented-Generation (RAG) betrachten.

Integrierte Systeme wie InterSystems IRIS rationalisieren das Datenmanagement, indem sie sowohl Vektoreinbettungen als auch traditionelle Datentypen in einer einzigen Umgebung belassen, wodurch die Komplexität reduziert und die Leistung durch minimierte Datenbewegungen verbessert wird.

Dieser einheitliche Ansatz verbessert die Datenkonsistenz, vereinfacht Pipelines und erhöht die Sicherheit durch die Zentralisierung von Daten.

Vektoreinbettungen haben die Art und Weise, wie Maschinen komplexe Daten verstehen und verarbeiten, revolutioniert und eine neue Generation von KI-Anwendungen ermöglicht. Von Sprachmodellen für Chatbots bis hin zu ausgefeilten Bilderkennungssystemen sind Vektoreinbettungen das Herzstück vieler KI-Durchbrüche.

Mit Blick auf die Zukunft verspricht die Integration von Vektorfunktionen in zentrale Datenverwaltungssysteme, dass diese leistungsstarken Techniken für Unternehmen jeder Größe leichter zugänglich und effizienter werden. Egal, ob Sie Entwickler, Datenwissenschaftler oder Unternehmensleiter sind, das Verständnis und die Nutzung von Vektoreinbettungen sind der Schlüssel, um an der Spitze der KI-Innovation zu bleiben.

Sind Sie bereit, die Vorteile von Vector Embeddings in Ihrem Unternehmen zu nutzen? Überzeugen Sie sich selbst von den hochmodernen Vektorfunktionen von InterSystems IRIS. Erfahren Sie mehr darüber, wie der integrierte Ansatz für Vektorsuche und generative KI Ihre Anwendungen grundlegend verändern kann.