Praktischer Leitfaden zur Auswahl von Embeddings

KI-Inhalt

Embeddings sind ein wichtiger Baustein moderner KI-Anwendungen. Sie helfen dabei, Texte nicht nur nach einzelnen Wörtern, sondern nach ihrer Bedeutung zu durchsuchen. So kann ein System beispielsweise eine Kundenfrage mit passenden Informationen aus einer Wissensdatenbank verbinden, auch wenn die verwendeten Formulierungen unterschiedlich sind.

Doch welches Embedding-Modell ist für ein konkretes Projekt geeignet? Die größte, bekannteste oder teuerste Lösung ist nicht automatisch die beste Wahl. Entscheidend ist, ob das Modell zur eigenen Domäne, zu den verwendeten Sprachen und zum gewünschten Anwendungsfall passt. Ebenso wichtig sind messbare Qualität, Geschwindigkeit und Kosten.

Vier Fragen helfen bei der Auswahl:

• Passt das Modell zur Domäne?
• Deckt es die benötigten Sprachen ab?
• Wie lässt sich die Qualität messen?
• Wie stehen Größe, Leistung und Kosten im Verhältnis?

Domäne beachten

Nicht jeder Text funktioniert gleich gut mit demselben Embedding-Modell. Ein Modell, das für allgemeine Alltagssprache entwickelt wurde, kann bei technischen, rechtlichen oder medizinischen Inhalten an seine Grenzen kommen.

In einem Online-Shop bestehen Texte häufig aus Produktnamen, Eigenschaften und kurzen Beschreibungen. In einer technischen Wissensdatenbank geht es dagegen um Fachbegriffe, Abkürzungen, Versionsnummern und genaue Zusammenhänge. Ein Kundenservice verarbeitet möglicherweise eine Mischung aus Umgangssprache, Tippfehlern und sehr konkreten Produktfragen.

Diese Unterschiede sollten bei der Auswahl berücksichtigt werden.

Ein Embedding-Modell bildet Texte in Zahlenräumen ab. Texte mit ähnlicher Bedeutung liegen dort näher beieinander. Das funktioniert besonders gut, wenn das Modell ähnliche Inhalte bereits während seiner Entwicklung gesehen hat. Ein allgemeines Modell kann deshalb bei allgemeinen Fragen sehr gute Ergebnisse liefern. Für stark spezialisierte Inhalte kann ein Modell mit passender Ausrichtung jedoch bessere Treffer finden.

Ein praktischer erster Schritt ist eine kleine Sammlung echter Beispiele. Dafür werden typische Suchanfragen, Dokumente und erwartete Treffer gesammelt. Enthält eine Wissensdatenbank zum Beispiel interne Prozessbeschreibungen, sollte der Test nicht mit allgemeinen Beispielsätzen durchgeführt werden, sondern mit echten Fragen der Mitarbeitenden.

Dabei lohnt es sich, auf folgende Besonderheiten zu achten:

• Fachbegriffe und Abkürzungen
• Produktnamen und interne Bezeichnungen
• Gesetzliche oder technische Formulierungen
• Kurze Suchanfragen im Vergleich zu langen Dokumenten
• Umgangssprache, Tippfehler und unterschiedliche Schreibweisen
• Mehrdeutige Begriffe

Ein Modell sollte nicht nur ähnliche Wörter erkennen. Es muss die Bedeutung im jeweiligen Zusammenhang erfassen. Der Begriff Cloud kann in einem technischen Dokument etwas anderes meinen als in einem Text über Kostenplanung.

Sprachabdeckung prüfen

Für deutschsprachige Anwendungen reicht es nicht immer, dass ein Modell Deutsch grundsätzlich unterstützt. Entscheidend ist, wie gut es mit realen deutschen Texten umgeht.

Dazu gehören zusammengesetzte Wörter, unterschiedliche Satzstrukturen, regionale Formulierungen und Fachsprache. Auch die Frage, ob Suchanfrage und Dokument in verschiedenen Sprachen vorliegen können, spielt eine Rolle. In internationalen Unternehmen kann eine deutsche Frage auf ein englisches Dokument verweisen. Dafür wird ein mehrsprachiges oder sprachenübergreifendes Modell benötigt.

Die Sprachabdeckung sollte deshalb zum tatsächlichen Einsatz passen. Ein Modell für wenige Sprachen kann bei diesen Sprachen besonders stark sein. Ein breit mehrsprachiges Modell bietet dagegen mehr Flexibilität, ist aber nicht automatisch in jeder einzelnen Sprache überlegen.

Auch die Datenqualität beeinflusst das Ergebnis. Sind Dokumente schlecht übersetzt, unvollständig oder stark mit Formatierungsresten gefüllt, kann selbst ein gutes Modell Schwierigkeiten bekommen. Vor der Modellwahl sollten Texte daher möglichst bereinigt und einheitlich vorbereitet werden.

Eine einfache Prüfung besteht aus mehreren Vergleichssuchen:

• Deutsche Suchanfrage und deutsches Dokument
• Englische Suchanfrage und englisches Dokument
• Deutsche Suchanfrage und englisches Dokument
• Englische Suchanfrage und deutsches Dokument
• Fachbegriffe und allgemeine Formulierungen

Auf diese Weise zeigt sich schnell, ob das Modell nur ähnliche Wörter findet oder tatsächlich sprachübergreifend passende Inhalte verbindet. Mehrsprachige Benchmarks können dabei eine erste Orientierung geben. Der Multilingual Massive Text Embedding Benchmark vergleicht Modelle unter anderem für Suche, Klassifikation, Clustering und semantische Ähnlichkeit in mehr als 250 Sprachen.

Qualität messen

Ein Modell sollte nicht nur nach seinem Namen oder einem Benchmarkwert ausgewählt werden. Allgemeine Benchmarks sind hilfreich, ersetzen aber keine Prüfung mit den eigenen Daten. Untersuchungen zu Embeddings zeigen, dass kein einzelnes Verfahren bei allen Aufgaben gleichermaßen dominiert.

Für die Praxis braucht es deshalb einen eigenen Testdatensatz. Dieser kann zunächst überschaubar sein. Schon einige Dutzend bis wenige hundert typische Suchanfragen liefern wertvolle Hinweise. Für jede Anfrage wird festgehalten, welche Dokumente oder Textstellen als relevante Treffer gelten.

Anschließend werden mehrere Modelle mit denselben Daten verglichen. Dabei können Fragen helfen wie:

• Wird das relevante Dokument unter den ersten fünf Treffern gefunden?
• Wie viele der ersten Treffer sind tatsächlich nützlich?
• Werden wichtige Inhalte übersehen?
• Wie gut funktionieren kurze und lange Suchanfragen?
• Wie verändert sich das Ergebnis bei Fachbegriffen?
• Wie stabil bleibt die Qualität bei unterschiedlichen Schreibweisen?

Für eine Wissenssuche ist beispielsweise der Anteil relevanter Treffer in den ersten Ergebnissen besonders wichtig. Ein Modell kann in einem allgemeinen Benchmark gut abschneiden und trotzdem bei internen Unternehmensbegriffen schwach sein. Umgekehrt kann ein kleineres Modell für einen klar begrenzten Anwendungsfall völlig ausreichen.

Nicht nur die Trefferqualität zählt. Auch die Antwortqualität eines nachgelagerten KI-Systems sollte geprüft werden. Wenn ein Sprachmodell auf Basis der gefundenen Dokumente Antworten erstellt, müssen die richtigen Informationen zuverlässig im Kontext landen. Schlechte Treffer führen sonst zu unvollständigen oder falschen Antworten.

Ein strukturierter Test verhindert Bauchentscheidungen. Dabei sollte die Bewertung nicht nur technisch erfolgen. Mitarbeitende aus dem jeweiligen Fachbereich können beurteilen, ob die Ergebnisse im Arbeitsalltag wirklich hilfreich sind.

Größe gegen Kosten abwägen

Größere Embeddings können mehr Informationen abbilden und in bestimmten Aufgaben präziser sein. Sie benötigen jedoch mehr Speicherplatz und Rechenleistung. Die Dimension eines Vektors wirkt sich direkt auf die Größe der Datenbank aus. Ein Vektor mit 3.072 Dimensionen benötigt ungefähr doppelt so viel Rohspeicher wie ein Vektor mit 1.536 Dimensionen.

Bei kleinen Datenmengen fällt dieser Unterschied möglicherweise kaum auf. Werden jedoch Millionen von Textabschnitten gespeichert, wächst der Aufwand deutlich. Zusätzlich entstehen Kosten für Indizes, Abfragen, Datenübertragung und eine mögliche erneute Verarbeitung des gesamten Bestands.

Die Anzahl der Vektoren hängt nicht nur von der Dokumentmenge ab. Auch die Aufteilung der Texte spielt eine große Rolle. Werden Dokumente in sehr kleine Abschnitte zerlegt, entstehen mehr Vektoren. Das kann die Suche genauer machen, erhöht aber Speicherbedarf und Suchaufwand. Größere Abschnitte senken die Anzahl der Vektoren, können jedoch mehrere Themen vermischen.

Die richtige Lösung liegt meist in einem ausgewogenen Verhältnis. Nicht jedes Projekt braucht das größte Modell. Ein kleineres Modell kann schneller und günstiger sein und trotzdem ausreichend gute Treffer liefern. Erst wenn der Praxistest klare Qualitätsunterschiede zeigt, lohnt sich der Einsatz einer größeren Variante.

Auch Quantisierung kann eine Möglichkeit sein. Dabei werden Vektoren mit weniger numerischer Genauigkeit gespeichert. Das reduziert den Speicherbedarf, kann aber die Trefferqualität beeinflussen. Deshalb sollte jede Kostenoptimierung mit einem erneuten Qualitätstest verbunden werden.

Eine sinnvolle Kalkulation berücksichtigt:

• Anzahl der Dokumente
• Anzahl der Textabschnitte
• Dimension der Embeddings
• Kosten für die Erstellung der Vektoren
• Speicher- und Indexkosten
• Anzahl und Häufigkeit der Suchanfragen
• Kosten einer erneuten Berechnung bei Modellwechseln

Besonders der letzte Punkt wird oft unterschätzt. Wird später auf ein anderes Modell gewechselt, müssen bestehende Dokumente normalerweise erneut verarbeitet werden. Bei großen Datenbeständen kann das Zeit und Geld kosten.

Ein praktischer Auswahlprozess

Die Auswahl lässt sich in wenigen Schritten strukturieren.

Zuerst wird der konkrete Zweck beschrieben. Geht es um semantische Suche, Dokumentenklassifikation, Empfehlungen oder eine mehrsprachige Wissensdatenbank? Die Anforderungen unterscheiden sich je nach Aufgabe.

Danach werden echte Beispieldaten gesammelt. Dabei sollten typische und schwierige Fälle enthalten sein. Nur einfache Beispiele vermitteln ein zu positives Bild.

Im nächsten Schritt werden zwei bis vier geeignete Modelle ausgewählt. Verglichen werden nicht nur allgemeine Benchmarkwerte, sondern auch Sprachabdeckung, Domänenpassung, Geschwindigkeit und Betriebsmodell.

Anschließend folgt ein Praxistest mit identischen Daten. Die Ergebnisse werden anhand vorher festgelegter Kriterien bewertet. Idealerweise testen sowohl technische Verantwortliche als auch Personen aus dem Fachbereich.

Zum Schluss wird die Gesamtwirtschaftlichkeit betrachtet. Ein geringfügig besseres Modell ist nicht automatisch sinnvoll, wenn es ein Vielfaches kostet und im Arbeitsalltag keinen spürbaren Vorteil bringt.

Fazit

Embeddings praktisch auszuwählen bedeutet, mehrere Faktoren gemeinsam zu betrachten. Die Domäne zeigt, welche Art von Inhalten verarbeitet werden muss. Die Sprachabdeckung entscheidet, ob das Modell zur Kommunikation im Unternehmen passt. Eigene Tests machen Qualität sichtbar. Größe und Kosten helfen dabei, eine Lösung zu finden, die auch langfristig tragfähig bleibt.

Der beste Startpunkt ist deshalb nicht die Suche nach dem allgemein besten Modell. Besser ist die Frage: Welches Modell liefert für unsere echten Daten, unsere Sprachen und unseren Anwendungsfall zuverlässig gute Ergebnisse?

Wer diese Frage mit realen Beispielen beantwortet, schafft eine solide Grundlage für leistungsfähige und wirtschaftliche KI-Anwendungen.