Un embedding è una rappresentazione numerica di un testo, un’immagine o un altro dato, costruita in modo da conservarne alcune caratteristiche significative. Nei sistemi di intelligenza artificiale viene usato soprattutto per confrontare contenuti in base al significato, non soltanto alle parole esatte che contengono.
In termini semplici, un modello di embedding trasforma un contenuto in una sequenza di numeri chiamata vettore. Testi semanticamente simili tendono ad avere vettori vicini nello spazio matematico generato dal modello. Una domanda come “Come ridurre i tempi di risposta dell’assistenza?” può quindi essere associata a un documento sull’automazione del servizio clienti anche se le due frasi non condividono le stesse parole.
Gli embedding sono uno dei componenti alla base della ricerca semantica. Invece di cercare soltanto una corrispondenza letterale, il sistema confronta la rappresentazione vettoriale della richiesta con quella dei contenuti disponibili e individua quelli potenzialmente più pertinenti.
In ambito aziendale possono essere impiegati per:
Un embedding non produce normalmente la risposta finale. Aiuta piuttosto il sistema a trovare, ordinare o mettere in relazione le informazioni che serviranno per elaborarla.
Gli embedding sono spesso utilizzati nei sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG). In una configurazione tipica, i documenti aziendali vengono suddivisi in porzioni più piccole, spesso chiamate chunk. Ogni porzione viene convertita in un vettore e memorizzata in un archivio che consente di effettuare ricerche per similarità.
Quando una persona pone una domanda, anche la domanda viene trasformata in un embedding. Il sistema confronta quindi il suo vettore con quelli presenti nell’archivio, recupera i passaggi ritenuti più vicini e li fornisce a un modello linguistico affinché generi una risposta contestualizzata.
La qualità del risultato non dipende però soltanto dal modello di embedding. Contano anche la preparazione dei documenti, la suddivisione dei testi, i metadati, i criteri di recupero e le istruzioni date al modello generativo. Per questo è utile curare con attenzione documenti e knowledge base destinati a un sistema RAG.
Dire che due vettori sono vicini non significa che il sistema abbia verificato la correttezza dei contenuti. L’embedding rileva relazioni apprese durante l’addestramento del modello, ma non stabilisce automaticamente se un documento sia aggiornato, autorevole o adatto a uno specifico processo aziendale.
La similarità semantica può inoltre produrre falsi positivi. Due testi possono trattare lo stesso argomento ma fornire indicazioni incompatibili, riferirsi a periodi diversi oppure avere livelli di attendibilità molto differenti. In settori regolamentati o in processi con conseguenze rilevanti, il recupero automatico deve quindi essere accompagnato da controlli, fonti identificabili e adeguati meccanismi di supervisione.
Per scegliere e utilizzare un modello di embedding in un progetto aziendale conviene considerare diversi aspetti:
È importante anche usare in modo coerente lo stesso modello, o modelli compatibili, per indicizzare i documenti e rappresentare le richieste. Se il modello viene sostituito, può essere necessario calcolare nuovamente gli embedding dell’intero archivio.
Questi termini descrivono componenti differenti. Il modello di embedding converte i contenuti in vettori. Il database vettoriale li conserva e permette di cercare quelli più simili. Il Large Language Model (LLM) può utilizzare i contenuti recuperati per comprendere una richiesta e formulare una risposta.
Non tutti i progetti richiedono necessariamente un database vettoriale dedicato: la scelta dipende dal volume dei dati, dalle prestazioni richieste, dai filtri necessari e dall’infrastruttura esistente. Prima di adottare una soluzione è quindi opportuno partire dal problema aziendale, verificare la qualità delle fonti e misurare i risultati su domande reali. Gli embedding sono uno strumento potente, ma diventano utili solo all’interno di un processo progettato e controllato con attenzione.