Embedding-Generierung
Embedding-Generierung ist eine Methode zur Erzeugung von Vektor-Repräsentationen für Eingaben (Text, Bilder, Audio), die semantische Beziehungen für nachgelagerte Aufgaben abbilden. Sie umfasst Modellauswahl, Dimensionalität, Normalisierung und Evaluierung. Die Methode beschreibt Einsatzszenarien, Vorverarbeitung, Fine-Tuning und Trade-offs wie Latenz, Speicher und Genauigkeit.
Dieser Baustein bündelt Grundinformationen, Kontext und Beziehungen – als neutrale Referenz im Modell.
Definition · Einordnung · Trade-offs · Beispiele
Worum geht es hier?
Diese Seite bietet einen neutralen Einstieg mit Kerndaten, Strukturkontext und direkten Beziehungen – unabhängig von Lern- oder Entscheidungswegen.
Basisdaten
Kontext im Modell
Strukturelle Einordnung
Verortung in der Struktur.
Keine Strukturpfade verfügbar.
Beziehungen
Verknüpfte Bausteine
Direkt verbundene Content-Elemente.