Почему эмбеддинги важны для поиска информации в больших базах данных?

Эмбеддинги важны для поиска информации в больших базах данных по нескольким причинам:

• Учёт синонимов и похожих понятий. habr.com Эмбеддинги позволяют находить не только точные совпадения, но и синонимы. habr.com Например, если в резюме указано, что человек знает TypeScript, то, вероятно, он также знаком с JavaScript, так как одно является подмножеством другого. habr.com В векторном пространстве такие понятия будут находиться рядом. habr.com
• Корректное определение близости. habr.com Даже если слово написано немного иначе, можно использовать такие методы, как косинусное сходство или евклидову норму, чтобы определить их схожесть. habr.com
• Улучшение результатов поиска. rb.ru В поисковых системах эмбеддинги позволяют улучшить результаты поиска, показывая страницы или товары, которые могут быть интересны пользователю, даже если они не содержат точных совпадений с запросом. rb.ru
• Структурирование неструктурированных данных. anns.ru Эмбеддинги позволяют преобразовать массив текстов в удобный для поиска формат. anns.ru Это особенно полезно при работе с художественными текстами, которые сложно поддаются структурированию. habr.com
• Анализ данных. rb.ru В аналитических системах эмбеддинги помогают извлекать важную информацию из больших массивов данных, а также выявлять закономерности и тренды. rb.ru