Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, in einer fremden Großstadt ohne Karte einen einzigen Orientierungspunkt zu finden. Vielleicht eine sinnlose Übung, aber die gleiche Analogie könnte man für komplexe KI-Systeme mit einem komplexen System von Straßen und Arterien anstellen. Vektoreinbettungen dienen als Landkarte für Systeme der künstlichen Intelligenz (KI), indem sie komplexe Daten wie Text und Bilder in numerische Koordinaten übersetzen. Diese Koordinaten geben Aufschluss über die Beziehungen zwischen Datenpunkten und ermöglichen es der KI, Aufgaben wie die Suche oder Empfehlungen präzise auszuführen. Ohne die richtige Infrastruktur kann die Verwaltung dieser Einbettungen jedoch überwältigend sein.
SnapLogic simplifies this process. With AgentCreator, SnapLogic makes it easy to create embeddings from your data, store them in vector databases, and query them for insights. With support for vector databases like Pinecone, MongoDB, Snowflake and many others, SnapLogic helps enterprises leverage embeddings to enhance AI-driven workflows and power smarter applications.
Was sind Vektoreinbettungen?
Vektoreinbettungen sind für viele KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung. Sie helfen Maschinen bei der Verarbeitung komplexer, unstrukturierter Daten wie Text, Bilder und Audio. Durch die Umwandlung dieser Daten in numerische Vektoren zeigen Einbettungen Muster und Beziehungen auf, die traditionellen Methoden oft entgehen. Bei der semantischen Suche beispielsweise ermöglichen Einbettungen den Systemen, die Bedeutung von Wörtern zu verstehen und nicht nur Schlüsselwörter zu finden. In ähnlicher Weise unterstützen sie Empfehlungssysteme, indem sie Ähnlichkeiten zwischen Objekten oder dem Verhalten der Nutzer aufdecken.
Bei der generativen KI (GenAI) sind die Einbettungen in jeder Phase entscheidend. Während des Trainings lernen große Sprachmodelle (LLMs) aus vektorisierten Daten, die es ihnen ermöglichen, die Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten zu erfassen. Wenn ein Benutzer eine Eingabeaufforderung eingibt, wandelt das Modell diese in Vektoren um, um Bedeutung und Kontext zu erfassen. Dieser Prozess ermöglicht es LLMs, genaue, kontextbezogene Antworten zu generieren, indem sie Muster in der Eingabe erkennen.
Durch die Nutzung dieser Einbettungen reagiert die generative KI nicht nur, sie reagiert auch:
- Ruft Informationen ab
- Baut auf vorhandenen Daten auf
- Findet sinnvolle Verbindungen
Dies macht sie zu einem leistungsstarken Tool für Workflows wie Suche, Personalisierung und Automatisierung und fördert den Übergang zu einem agentenbasierten Unternehmen.
Erzeugung von Vektoreinbettungen mit SnapLogic
Die Integration von SnapLogic mit OpenAI und anderen LLMs macht die Erzeugung von Vektoreinbettungen einfach und leicht. Mit dem Azure OpenAI Embedder Snap können Benutzer schnell Einbettungen aus verschiedenen Datentypen wie Text oder Bildern erstellen. Dieser Prozess wandelt die Eingabedaten in numerische Vektoren um, so dass sie von Maschinen einfach und effizient gelesen werden können.
Eine benutzerfreundliche Oberfläche vereinfacht den Prozess der Vektorisierung von Daten. Dank der Drag-and-Drop-Funktionalität ist die Erstellung von Pipelines zur Erzeugung von Einbettungen selbst für technisch nicht versierte Benutzer intuitiv.
Nehmen wir zum Beispiel ein Unternehmen, das interne Wissensdokumente speichert, wie Richtlinien, Forschungsberichte oder Schulungshandbücher. Durch die Generierung von Einbettungen für diese Dokumente kann das Unternehmen Retrieval Augmented Generation (RAG) verwenden, um die Antworten eines LLM zu verbessern. Wenn ein Benutzer eine Frage eingibt, ruft das System relevante Dokumente auf der Grundlage der vektorisierten Einbettungen ab, und der LLM verwendet diese Informationen, um genauere und kontextbezogene Antworten zu generieren.
Storing and querying embeddings with AgentCreator
Vektordatenbanken sind für die Skalierung von GenAI-Assistenten, -Anwendungen und -Agenten unerlässlich, da sie Einbettungen effizient speichern und abrufen. Sie ermöglichen die schnelle Suche und den Abruf von Daten in einer Weise, die herkömmliche Datenbanken nur schwer erreichen können. SnapLogic unterstützt mehrere Vektordatenbanken, darunter Pinecone, OpenSearch, MongoDB, AlloyDB, PostgreSQL und Snowflake, sodass Unternehmen nahtlos aus ihren Daten generierte Einbettungen speichern und verwalten können.
Die Abfrage von Vektoreinbettungen ist der Schlüssel zum Antrieb fortschrittlicher KI-Funktionen wie Such- und Empfehlungsmaschinen. Durch die Suche nach Ähnlichkeiten zwischen Einbettungen können KI-Systeme schnell relevante Inhalte abrufen und die Ergebnisse für die Benutzer personalisieren. SnapLogic vereinfacht diesen Prozess durch die Integration mit Vektordatenbanken, die die ANN-Suche (Approximate Nearest Neighbor) unterstützen und so eine effiziente Abfrage der gespeicherten Einbettungen ermöglichen.
Das folgende Diagramm veranschaulicht eine Vektorsuche in einer Datenbank. Ein Abfragevektor "Lieblingssport" wird mit einer Reihe gespeicherter Vektoren verglichen, die jeweils eine Textphrase darstellen. Der nächste Nachbar, "Ich mag Fußball", wird als erstes Ergebnis zurückgegeben.
The SnapLogic AgentCreator further enhances these capabilities by supporting leading LLMs from Amazon, OpenAI, Azure, and Google. These LLMs allow enterprises to query embeddings and use these advanced models for tasks like prompt generation, chat completions, and content creation.
Die nahtlose Integration von SnapLogic in Vektordatenbanken und LLMs ermöglicht es Unternehmen, Inhalte effizient zu speichern, abzufragen und zu generieren und dabei eine hohe Leistung und Genauigkeit zu gewährleisten. In der Praxis könnte dieser Prozess wie folgt aussehen:
- Schritt 1: Das Unternehmen generiert Vektoreinbettungen aus seiner internen Wissensdatenbank (z. B. FAQs, Produkthandbücher) mit dem Azure OpenAI Embedder Snap von SnapLogic.
- Schritt 2: Diese Einbettungen werden in der Pinecone-Vektordatenbank gespeichert, die für einen schnellen Abruf optimiert ist.
- Schritt 3: Wenn eine Kundenanfrage eingeht, führt Pinecone eine ANN-Suche (Approximate Nearest Neighbor) durch, um relevante Dokumente zu finden.
- Schritt 4: Unter Verwendung von Googles Gemini LLM über das Google GenAI LLM Snap Pack generiert das System eine personalisierte, kontextreiche Antwort, indem es die abgerufenen Daten mit der Generierung von KI-Inhalten in Echtzeit kombiniert.
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Vektordatenbanken und Einbettungen für Ihr Unternehmen
If you’re looking to build a GenAI agent that takes full advantage of vector data, AgentCreator is your solution. With easy integration, support for multiple vector databases, and seamless workflows, you can scale your AI projects with confidence.
Sind Sie bereit, den nächsten Schritt zu tun?
- Learn more about AgentCreator
- Buchen Sie eine Demo mit einem Experten
- Vertiefen Sie Ihr Wissen über Vektordatenbanken und Einbettungen in der SnapLogic Community
