The post has been translated automatically. Original language: Russian
Embeddings: When AI Understands Meaning
AI doesn't just see words, it understands their context thanks to clever numerical representations.
Many modern AI systems are based on the embedding principle.
• These are numeric vectors that transform words, phrases, or even images into "dots" in a multidimensional space. If the concepts are similar in meaning, their vectors will be located side by side.
• Why is this necessary? So that the AI can capture *semantics*, that is, the true meaning, and not just matching letters.
• Think about it: how would you like the AI to "understand" what you write or say? Embeddings are the key to this.
Application Ideas
• Improved corporate search: find the desired document not by keywords, but by the meaning of the query.
• Content Personalization: Offer users articles or products that are *really* similar to their preferences.
• Automatic categorization of requests: The AI will understand the topic of the support request itself, even if the wording is non-standard.
MVP for a startup
• For *small online stores* → solves *the problem of inefficient product search* using *semantic embedding-based search*; check in 1-2 weeks: make a landing page with a search bar and 50-100 test items. Offer users not only direct matches, but also semantically similar products by collecting feedback on relevance.
Where do you think embeddings could significantly improve your usual services?
Эмбеддинги: Когда ИИ Понимает Смысл
ИИ не просто видит слова, он понимает их контекст благодаря умным числовым представлениям.
В основе многих современных ИИ-систем лежит принцип эмбеддингов.
• Это числовые векторы, которые превращают слова, фразы или даже изображения в «точки» в многомерном пространстве. Если понятия близки по смыслу, их векторы будут расположены рядом.
• Зачем это нужно? Чтобы ИИ мог улавливать *семантику*, то есть истинный смысл, а не просто совпадающие буквы.
• Подумайте: как бы вы хотели, чтобы ИИ «понимал» то, что вы пишете или говорите? Эмбеддинги — ключ к этому.
Идеи применения
• Улучшение корпоративного поиска: найдите нужный документ не по ключевым словам, а по смыслу запроса.
• Персонализация контента: предлагайте пользователям статьи или товары, которые *действительно* похожи на их предпочтения.
• Автоматическая категоризация обращений: ИИ сам поймёт тему запроса в поддержку, даже если формулировка нестандартна.
MVP для стартапа
• Для *небольших онлайн-магазинов* → решает *проблему неэффективного поиска товаров* с помощью *семантического поиска на основе эмбеддингов*; проверка за 1-2 недели: сделайте лендинг с поисковой строкой и 50-100 тестовыми товарами. Предлагайте пользователям не только прямые совпадения, но и семантически похожие товары, собирая фидбек о релевантности.
Как вы думаете, где эмбеддинги могли бы значительно улучшить привычные вам сервисы?
Share
