Vector embeddings zijn wiskundige representaties van woorden, zinnen, documenten of gebruikersprofielen, waarbij elk item wordt omgezet naar een lijst van getallen. Deze getallen leggen de betekenis en kenmerken vast, zodat vergelijkbare items dicht bij elkaar in de vectorruimte komen te liggen. Het resultaat is dat een systeem verbanden kan herkennen tussen concepten, zelfs als de exacte woorden niet overeenkomen.
In de praktijk worden embeddings gebruikt in zoekmachines, aanbevelingssystemen en chatbots. Een zoekvraag kan bijvoorbeeld worden omgezet naar een vector, waarna documenten worden gevonden die inhoudelijk het meest overeenkomen. Dit werkt beter dan traditionele trefwoordmatching, omdat het systeem ook synoniemen en context begrijpt. Bekende technieken zijn onder andere Word2Vec, GloVe en transformer-modellen zoals BERT en GPT, die leren hoe woorden en zinnen zich tot elkaar verhouden.
Voor bedrijven en marketeers maken embeddings geavanceerde toepassingen mogelijk, zoals gepersonaliseerde productaanbevelingen of slimme contentaanbevelingen in een kennisbank. Ze kunnen ook worden verbeterd met domeinspecifieke data, zodat resultaten nog relevanter worden. Zo helpt het organisaties om klanten beter te bedienen, content relevanter te maken en AI-systemen effectiever in te zetten voor marketing en conversie.