Embeddings
Embeddings, deutsch Einbettungen oder Vektoreinbettungen, sind numerische Darstellungen von Texten, Bildern oder anderen Daten als Vektoren, in denen inhaltlich ähnliche Elemente nahe beieinander liegen. Sie werden von einem Modell erzeugt und erfassen Bedeutung statt einzelner Wörter.
Embeddings sind die Grundlage für semantische Suche, Empfehlungen und Retrieval-Augmented Generation (RAG). So werden inhaltlich verwandte Passagen auffindbar, auch wenn sie nicht dieselben Begriffe verwenden. Für Content-Teams macht das große Archive und Wissensbestände für KI nutzbar.
Wie nutzt ihr Embeddings im Content-Marketing?
Im Content-Marketing nutzt ihr Embeddings vor allem dort, wo ihr große Mengen an Inhalten nach Bedeutung ordnen oder durchsuchen wollt. Typische Einsatzfälle sind:
- Wissensbasis für KI: Bei Retrieval-Augmented Generation sucht das System über Embeddings passende Passagen, bevor die KI antwortet.
- Doppelungen erkennen: Inhaltlich sehr ähnliche Artikel lassen sich aufspüren, etwa vor einem Content-Audit oder einer Migration.
- Interne Verlinkung: Zu einem Beitrag werden thematisch verwandte Seiten vorgeschlagen.
- Themencluster: Bestandsinhalte lassen sich nach Themen gruppieren, um Lücken sichtbar zu machen.
Die Qualität hängt stark vom Ausgangsmaterial ab. Veraltete oder widersprüchliche Inhalte findet eine semantische Suche genauso zuverlässig wie gute. Räumt euren Bestand deshalb auf, bevor ihr ihn für KI nutzbar macht.
Die Suche findet einen Beitrag über Freigabeschleifen zur Anfrage nach langsamen Abstimmungen.
Häufige Fragen
Embeddings oder Keywords: Was ist der Unterschied bei der Suche?
Eine Keyword-Suche findet Inhalte, die die gesuchten Wörter enthalten, eine Suche mit Embeddings findet Inhalte mit ähnlicher Bedeutung. Wer nach „Mitarbeitende gewinnen“ sucht, findet so auch einen Beitrag über Recruiting. Bei exakten Begriffen wie Produktnamen oder Artikelnummern ist die Keyword-Suche oft genauer, weshalb viele Systeme beide Verfahren kombinieren.
Wo werden Embeddings gespeichert?
Embeddings werden meist in einer Vektordatenbank oder einem Suchsystem mit Vektorfunktion gespeichert. Dort lassen sich zu einer Anfrage schnell die ähnlichsten Vektoren finden. Neben dem Vektor werden üblicherweise ein Verweis auf den Ursprungstext und Metadaten wie Titel, Datum oder Berechtigungen abgelegt, damit Treffer gefiltert und Quellen angezeigt werden können.
Müssen Embeddings neu berechnet werden, wenn sich Inhalte ändern?
Ja, Embeddings müssen neu berechnet werden, wenn sich Inhalte ändern, sonst findet die Suche veraltete Fassungen. Gleiches gilt beim Wechsel des Embedding-Modells: Vektoren unterschiedlicher Modelle sind nicht miteinander vergleichbar, der gesamte Bestand muss neu eingebettet werden. Plant deshalb eine automatische Aktualisierung, die bei jeder Änderung eines Inhalts greift.
Was kosten Embeddings?
Das Erzeugen von Embeddings ist im Vergleich zur Textgenerierung meist günstig, weil nur Eingaben verarbeitet und keine langen Antworten erzeugt werden. Spürbare Kosten entstehen eher durch Speicherung, Suche, Pflege und die regelmäßige Neuberechnung großer Bestände. Bei fertigen Anwendungen ist das oft im Preis enthalten. Fragt nach, wie Volumen und Aktualisierungen abgerechnet werden.