Embeddings (Векторные представления)
Определение
Эмбеддинги — это способ представления текста в виде набора чисел (вектора), который отражает его смысл. В этом числовом пространстве похожие по смыслу заметки оказываются «геометрически» близко друг к другу.
🧠 Как это работает
Представь, что у каждого слова или абзаца есть координаты в 3D-пространстве:
- Заметки про «Котят» и «Корм для животных» будут находиться рядом.
- Заметка про «Квантовую физику» будет очень далеко от них.
Когда ты используешь плагин вроде Smart Connections, он превращает твои заметки в такие «координаты». Это позволяет ИИ находить связи, даже если в текстах нет одинаковых слов, но есть общий смысл.
🛠 Зачем это на практике
Это база для RAG (Retrieval-Augmented Generation). Без эмбеддингов ИИ пришлось бы перечитывать всю твою базу с нуля при каждом вопросе. Благодаря им он мгновенно «подтягивает» только нужные по смыслу файлы.