Vector Embeddings

Hvordan fungerer det – og hvorfor er det viktig?

Vector Embeddings tar tekst, bilder eller andre datatyper og konverterer dem til lister med tall – vektorer – som representerer innholdets mening og kontekst. Når to vektorer er matematisk like, betyr det at innholdet de representerer har lignende betydning eller egenskaper. For eksempel vil ordene "bil" og "kjøretøy" få vektorer som ligger nært hverandre i det matematiske rommet, selv om de ikke inneholder de samme bokstavene. Dette gjør at AI-systemer kan forstå at en kunde som søker etter "firmabil" også kan være interessert i resultater som handler om "varebil" eller "leasing av kjøretøy". Teknologien ligger bak mange moderne søkefunksjoner, anbefalingssystemer og AI-verktøy som kan forstå betydning og sammenheng i stedet for bare å matche eksakte ord.

Hvilke praktiske fordeler gir dette deg?

Med vector embeddings kan søkefunksjonene på nettsiden din finne relevant innhold selv om kundene ikke bruker nøyaktig de samme ordene som du har brukt i produktbeskrivelsene. Dette er spesielt verdifullt for bedrifter som har stort innhold eller komplekse produktkataloger, hvor kunder kan beskrive det samme behovet på mange forskjellige måter. HubSpot og andre CRM-systemer bruker denne teknologien til å foreslå relevant innhold, kategorisere henvendelser automatisk og gi deg bedre innsikt i hva kundene egentlig søker etter. Du kan også bruke vector embeddings til å analysere tilbakemeldinger fra kunder og finne mønstre på tvers av forskjellige måter å uttrykke samme problem eller behov. Start gjerne med å vurdere om søkefunksjonen på nettsiden din gir relevante resultater når du søker på samme konsept med forskjellige ord – hvis ikke, kan semantisk søk basert på vektorer forbedre brukeropplevelsen betydelig.

Eksempel:

Tenk deg en norsk IT-konsulentfirma som har hundrevis av fagartikler på nettsiden sin. Med vector embeddings kan kundene søke etter "problemer med nettsky" og få relevante artikler om "Azure-utfordringer", "AWS-feilsøking" og "skymigrering", selv om disse artiklene ikke inneholder ordene "problemer" eller "nettsky". Dette fører til at flere kunder finner nyttig innhold og kontakter firmaet for videre samtale.