Visualisierung von Embeddings mit erstaunlichen Fähigkeiten
💡 Wie „versteht“ Künstliche Intelligenz (KI) die Bedeutung eines Textes? Das Geheimnis liegt in Embeddings. Aber was macht ein Embedding eigentlich gut? Und wie finde ich heraus, ob mein Embedding gut ist?
Kurz gesagt, sind Embeddings der Inhalt eines Textes, umgewandelt in eine Sprache, die Mathematiker lieben: Zahlen, und davon viele! Nehmen wir zum Beispiel OpenAI: Hier wird ein Text in einen Vektor mit unvorstellbaren 1536 Dimensionen transformiert. Gut für die KI, aber schlecht zu verstehen.
🪄 Das Zauberwort für erfolgreiche KI-Ergebnisse ist Nähe.
Wenn nun bei einer Abfrage die Embeddings von Frage und Antwort eng beieinander liegen – und andere Themen ausreichend entfernt sind –, dann hat das Large Language Model (LLM) Erfolg und liefert die richtige Antwort.
Genau dies liefert nun die Idee, wie man Embeddings visualisieren und qualifizieren kann.
🔎 Visualisierung:
Durch einen cleveren Trick, die Hauptkomponentenanalyse (PCA), lassen sich diese komplexen Vektoren auf nur drei Dimensionen reduzieren. Das Ergebnis: Ein faszinierendes, dreidimensionales Bild der Beziehungen zwischen den Embeddings.
🎯Qualifizierung:
Das Bild unten zeigt die Inhalte einer Embedding-Datenbank, wobei verschiedene Themen in unterschiedlichen Farben dargestellt sind. Achtet auf Bereiche, in denen die Themen nahe beieinander liegen – hier könnte die KI leicht durcheinanderkommen. Ein thematischer Filter könnte hier Abhilfe schaffen.
Aber diese Darstellung lässt noch weitere Rückschlüsse zu:
Wären etwa die untenstehenden Daten die Korrespondenz einer Abteilung, beispielsweise die Ticktes einer Supportabteilung, ohne thematische Gruppierung (denkt an einfarbiges Konfetti), zeigt die grafische Analyse, an welcher Stelle der meiste Aufwand entsteht.
Da jeder Punkt die semantische Abbildung eines Anliegens darstellt, erkennt man hieraaus, welche Themen am meisten Ressourcen beanspruchen.
Mit dieser Erkenntnis können wir gezielt eingreifen – sei es durch Teamverstärkung, Schulungen oder Prozessanpassungen, um den Aufwand zu minimieren.
⏱️So lässt sich Zeit, Aufwand und letztlich Kosten einsparen. Faszinierend, oder?
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