Embeddings డేటా (టెక్స్ట్, చిత్రాలు, మొదలైనవి)యొక్క సంఖ్యात్మక వెక్టర్ ప్రాతినిధ్యాలు, ఇవి సెమాంటిక్ అర్థంను సంగ్రహించాయి — సమానమైన అంశాలను వెక్టర్ స్పేస్లో ఒకదానికి దగ్గరగా ఉంచుతాయి. అవి ఆధুনిక AI కు ప్రాథమికమైనవి, సెమాంటిక్ సెర్చ్, సిఫారసులు, మరియు RAG ను సక్షమ చేస్తాయి.
Embeddings అంటే ఏమిటి
EMBEDDING → a VECTOR (list of numbers) representing data (a word, sentence, image, etc.):
→ captures MEANING → semantically similar items have SIMILAR vectors (close in vector space)
→ e.g. 'king' and 'queen' have similar embeddings; 'cat' and 'dog' are closer than
'cat' and 'car'
→ produced by models (embedding models) that learn meaningful representations
→ turns data into numbers that capture semantic meaning (meaning as geometry)
