Vector Embedding

Rappresentazione numerica di testi, immagini o concetti in uno spazio dove la vicinanza indica somiglianza semantica tra elementi.

Un vector embedding traduce un elemento in una lista di numeri che ne cattura caratteristiche rilevanti per un modello. Testi con significato simile tendono ad avere vettori vicini, anche se usano parole diverse. Questa proprietà sostiene ricerca semantica, raccomandazioni, clustering e recupero di contesto per sistemi AI. La qualità dipende dal modello che genera gli embedding, dai dati di addestramento e dal modo in cui viene misurata la distanza.