Embedding Model to model sztucznej inteligencji, którego zadaniem jest przekształcanie danych tekstowych na wielowymiarowe wektory liczbowe o stałej długości. Wygenerowane w ten sposób reprezentacje, nazywane embeddingami, precyzyjnie odzwierciedlają znaczenie semantyczne oraz kontekst słów, zdań lub całych dokumentów. Umożliwia to systemom komputerowym matematyczne porównywanie treści i wykrywanie podobieństw znaczeniowych, co stanowi fundament nowoczesnych wyszukiwarek, chatbotów oraz architektur RAG. Dzięki temu algorytmy mogą operować na głębszym poziomie rozumienia języka naturalnego, zamiast opierać się wyłącznie na prostym dopasowywaniu słów kluczowych.
Embedding Model (e.g., text‑embedding‑ada‑002 for vector representations) (Embedding Model)
