en embedding index is een georganiseerde structuur die vector embeddings opslaat en toegankelijk maakt voor efficiënte zoekopdrachten, vergelijkingen en analyses. Vector embeddings zijn wiskundige representaties van woorden, zinnen, documenten of andere data, waarbij vergelijkbare items dicht bij elkaar in een vectorruimte worden geplaatst. Een embedding index maakt het mogelijk om snel de meest relevante of vergelijkbare items te vinden zonder alle data telkens volledig te doorzoeken.
In de praktijk wordt een embedding index gebruikt in toepassingen zoals zoekmachines, aanbevelingssystemen, chatbots en informatieopslag. Wanneer een query wordt omgezet naar een vector, kan de embedding index snel de meest relevante vectors vinden door afstands- of gelijkenismaten te berekenen. Dit proces is veel efficiënter dan traditionele lineaire zoekmethoden en maakt het mogelijk om grote hoeveelheden data snel en schaalbaar te doorzoeken. Bekende technieken voor embedding indexering zijn onder andere k-d trees, HNSW en andere vector search-algoritmes.
Voor bedrijven en marketeers biedt een embedding index voordelen bij het verbeteren van zoekfunctionaliteit, personalisatie en data-analyse. Door content of gebruikersdata om te zetten naar embeddings en deze te indexeren, kunnen organisaties snel relevante informatie terugvinden, gerichte aanbevelingen doen en AI-systemen effectiever inzetten voor conversieoptimalisatie, klantenservice of contentaanbevelingen. Een goed onderhouden embedding index verhoogt de snelheid, nauwkeurigheid en schaalbaarheid van AI-gedreven toepassingen.