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Embeddings in Chatbots: Inhalte verstehen, ohne die Daten zu sehen

05. Mär. 20265 Min. Lesezeit
Embeddings in Chatbots: Inhalte verstehen, ohne die Daten zu sehen

Wenn wir Chatbots oder Sprachmodelle nutzen, um eigene Informationen zu analysieren, ist die größte Herausforderung nicht technischer Natur. Sie ist sehr einfach: Wie bringt man künstliche Intelligenz dazu, unsere Daten zu verstehen, ohne sie offenzulegen? Eine der Strategien, die wir bei Cloud Levante dafür einsetzen, sind Embeddings.

Was ist ein Embedding?

Ein Embedding ist eine Möglichkeit, Informationen — Text, Bilder oder Audio — in Zahlen umzuwandeln, die ihre Bedeutung repräsentieren. So arbeitet die KI nicht mit Wörtern oder Sätzen, sondern mit Beziehungen zwischen Konzepten.

Stellen Sie sich vor, Sie haben ein vertrauliches Dokument. Statt es unverändert weiterzugeben, tun Sie Folgendes:

Das ist ein Embedding: eine Übersetzung der Bedeutung des Textes in Zahlen. Die KI sieht den ursprünglichen Inhalt nie, sondern nur eine mathematische Version, die ihr sagt:

Es ist, als würde man jemandem sagen "das hier handelt von Rechnungsstellung", ohne ihm die Rechnung zu zeigen.

Wofür werden Embeddings verwendet?

Dank Embeddings können Systeme:

Das macht die Modelle effizienter und besser kontrollierbar.

Embeddings und Datenschutz

Seien wir klar: Embeddings allein garantieren weder Anonymität noch absolute Sicherheit. Deshalb werden Embeddings bei Cloud Levante nie isoliert eingesetzt, sondern als eine weitere Schicht innerhalb einer umfassenden Strategie für Sicherheit, Vertraulichkeit und Datenschutz.

Warum setzen wir Embeddings in unseren Systemen ein?

Geringere Offenlegung der Originaldaten — Sensibler Text wird nicht direkt an das Modell gesendet. Er wird zuerst in Zahlen umgewandelt, die seine Bedeutung repräsentieren.
Der Inhalt ist nicht lesbar — Der Zugriff auf ein Embedding erlaubt es nicht, den ursprünglichen Text zu lesen oder einfach zu rekonstruieren.
Das Modell behält Ihre Daten nicht — In RAG-basierten Architekturen verbleiben die Daten in Ihren eigenen Systemen, das Modell fragt nur konkrete Fragmente in Echtzeit ab, und sie werden nicht zum Trainieren oder Verbessern des Modells verwendet.
Kontrolle und Isolation — Embeddings können in kontrollierten Infrastrukturen liegen, eingeschränkten Zugriff haben und bei Bedarf gelöscht oder erneuert werden.
Geringere Auswirkungen bei Vorfällen — Im Vergleich zum Versenden vollständiger Dokumente oder dem Training von Modellen mit sensiblen Daten wird das Risiko und die Auswirkung einer möglichen Offenlegung deutlich reduziert.

Embeddings ersetzen keine vollständige Sicherheitsstrategie. Aber kombiniert mit weiteren Maßnahmen zu Vertraulichkeit, Datenschutz und Datenkontrolle ermöglichen sie es, Informationen mit Sprachmodellen deutlich sicherer zu analysieren.

Bei Cloud Levante sind sie nur eine von vielen Schichten, die wir einsetzen, um Daten zu schützen, wenn wir Systeme entwerfen und trainieren, die mit echten, sensiblen Informationen arbeiten.

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