Stellen Sie sich vor, Sie müssten versuchen, in einer fremden Stadt eine einzige Sehenswürdigkeit ohne Karte zu finden. 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 überfordernd sein.
SnapLogic vereinfacht diesen Prozess. Mit dem GenAI App Builder macht es SnapLogic einfach, Einbettungen aus Ihren Daten zu erstellen, sie in Vektordatenbanken zu speichern und sie abzufragen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Mit der Unterstützung von Vektordatenbanken wie Pinecone, MongoDB, Snowflake und vielen anderen hilft SnapLogic Unternehmen, Einbettungen zu nutzen, um KI-gesteuerte Workflows zu verbessern und intelligentere Anwendungen zu betreiben.
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.
In der generativen KI (GenAI) sind 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 antwortet die generative KI nicht nur, sondern ruft Informationen ab, baut auf vorhandenen Daten auf und findet sinnvolle Verbindungen. Dies macht sie zu einem leistungsstarken Werkzeug für Workflows wie Suche, Personalisierung und Automatisierung, das Innovationen in Unternehmensanwendungen vorantreibt.
Erzeugung von Vektoreinbettungen mit SnapLogic
Die Integration von SnapLogic mit OpenAI und anderen großen Sprachmodellen (LLMs) macht die Erstellung von Vektoreinbettungen einfach. 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 einfach und effizient von Maschinen gelesen werden können.
Die benutzerfreundliche Oberfläche von SnapLogic vereinfacht den Prozess der Vektorisierung von Daten. Dank der Drag-and-Drop-Funktionalität ist die Erstellung von Pipelines zur Erzeugung von Einbettungen intuitiv - auch für technisch nicht versierte Benutzer. Nehmen wir zum Beispiel ein Unternehmen, das interne Wissensdokumente wie Richtlinien, Forschungsberichte oder Schulungshandbücher speichert. Durch die Generierung von Einbettungen für diese Dokumente kann das Unternehmen Retrieval Augmented Generation (RAG) verwenden, um die Antworten von einem 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.
Speichern und Abfragen von Einbettungen mit GenAI App Builder
Vektordatenbanken sind für die Skalierung von GenAI-Anwendungen unerlässlich, da sie Einbettungen effizient speichern und abrufen. Sie ermöglichen die schnelle Suche und den Abruf von Daten in einer Art und Weise, die traditionelle Datenbanken nur schwer erreichen können. SnapLogic unterstützt mehrere Vektordatenbanken, darunter Pinecone, OpenSearch, MongoDB, AlloyDB, PostgreSQL und Snowflake, sodass Unternehmen aus ihren Daten generierte Einbettungen nahtlos 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.
Der GenAI App Builder von SnapLogic erweitert diese Fähigkeiten durch die Unterstützung führender LLMs von Amazon, OpenAI, Azure und Google. Mit diesen LLMs können Unternehmen nicht nur Embeddings abfragen, sondern diese fortschrittlichen Modelle auch für Aufgaben wie die Generierung von Eingabeaufforderungen, Chatvervollständigungen und die Erstellung von Inhalten verwenden. Dank der nahtlosen Integration von SnapLogic mit Vektordatenbanken und LLMs können Unternehmen Inhalte effizient speichern, abfragen und generieren und dabei eine hohe Leistung und Genauigkeit 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 für Ihr Unternehmen
Wenn Sie eine generative KI-Anwendung erstellen möchten, die alle Vorteile von Vektordaten nutzt, ist der GenAI App Builder von SnapLogic Ihre Lösung. Dank der einfachen Integration, der Unterstützung für mehrere Vektordatenbanken und nahtloser Workflows können Sie Ihre KI-Projekte mit Sicherheit skalieren.
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