Embedding-Explorer
Fügen Sie Formulierungen hinzu, sehen Sie, wo sie landen, und lesen Sie die Ähnlichkeit zwischen ihnen ab.
Geben Sie Phrasen ein und sehen Sie ihnen zu, wie sie ihren Platz in einer live berechneten 2D-Projektion finden.
Was hier echt ist
Das sind lexikalische Vektoren, keine neuronalen Embeddings, und genau dieser Unterschied ist die ganze Lektion. Zeichen-N-Gramme, TF-IDF-Gewichtung, Kosinusähnlichkeit und PCA auf zwei Dimensionen — alles auf dieser Seite berechnet. Fügen Sie ein Wort und sein Synonym hinzu und sehen Sie zu, wie sie weit auseinanderbleiben: Nichts hier sieht Bedeutung, nur Schreibweise. Genau diese Lücke schließen die dichten Embeddings im Retriever dieser Website, und deshalb schlägt die semantische Suchdemo die Stichwortsuche. Diese API veröffentlicht keinen Embedding-Endpunkt — statt einen zu erfinden, zeigt die Demo Ihnen die ehrliche Untergrenze.
Jede Phrase ist ein Punkt. Phrasen aus ähnlichen Zeichen liegen nah beieinander.