Embeddings

Das lernen Sie in dieser Lektion

• erklären, was ein Embedding ist und warum Vektoren desselben Modells vergleichbar sind und die zweier Modelle nicht
• die Kosinus-Ähnlichkeit zweier Vektoren von Hand und mit TensorPrimitives ausrechnen
• mit IEmbeddingGenerator Texte über Foundry Local einbetten und Länge, Verbrauch und Metadaten lesen
• Grenzen von Embeddings bei Verneinung, Fachwörtern und Abkürzungen an eigenen Beispielen erkennen
• einen Embedding-Generator in Kladde.Ai registrieren, der jeden Aufruf zählt, und ihn ohne Modell testen