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Überblick über Vektoren
Vektoren sind numerische Darstellungen, die Maschinen helfen, Daten zu verstehen und zu verarbeiten. In der generativen KI dienen sie zwei Hauptzwecken:
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Darstellung latenter Räume, die Datenstrukturen in komprimierter Form erfassen
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Erstellen von Einbettungen für Daten wie Wörter, Sätze und Bilder
Einbettungsmodelle wie Word2Vec
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Lernen Sie anhand des Kontextes, Wörter als Vektoren darzustellen.
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Platzieren Sie ähnliche Wörter im Vektorraum näher beieinander.
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Ermöglichen Sie Maschinen, Daten in einem kontinuierlichen Raum zu verarbeiten.
Das folgende Diagramm bietet einen allgemeinen Überblick über den Einbettungsprozess:
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Ein Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) -Bucket enthält Dateien, die Datenquellen sind, aus denen das System Informationen liest und verarbeitet. Der S3-Bucket wird während der Amazon Bedrock-Wissensdatenbankkonfiguration angegeben, die auch die Synchronisierung von Daten mit der Wissensdatenbank beinhaltet.
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Das Einbettungsmodell konvertiert die Rohdaten aus den Objektdateien im S3-Bucket in Vektoreinbettungen. Beispielsweise wird Object1 in einen Vektor [0.6, 0.7,...] umgewandelt, der seinen Inhalt in einem mehrdimensionalen Raum darstellt.
Worteinbettungen sind für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) von entscheidender Bedeutung, da sie Folgendes bewirken:
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Erfassen Sie semantische Beziehungen zwischen Wörtern.
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Ermöglichen Sie die Generierung von kontextrelevantem Text.
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Sorgen Sie dafür, dass große Sprachmodelle (LLMs) menschenähnliche Antworten erzeugen.
