Embedditor ist ein Open-Source-Einbettungs-Editor, ähnlich wie MS Word, der Ihnen hilft, die Vektorsuche optimal zu nutzen. Über eine benutzerfreundliche Oberfläche verbessern Sie Ihre Einbettungsmetadaten und -markierungen. Er verwendet nahtlos fortschrittliche NLP-Reinigungstechniken wie TF-IDF, Normalisierung und Anreicherung Ihrer Einbettungsmarkierungen, um die Effizienz und Genauigkeit von LLM-bezogenen Anwendungen zu steigern. Optimieren Sie die Relevanz der von Ihrer Vektor-Datenbank abgerufenen Inhalte, indem Sie Inhalte intelligent aufteilen oder zusammenführen und basierend auf ihrer Struktur Leerzeichen oder versteckte Markierungen hinzufügen, um die semantische Einheit von Blöcken zu verbessern. Sie behalten die volle Kontrolle über Ihre Daten und können Embedditor problemlos auf Ihrem persönlichen Computer oder in einer dedizierten Unternehmens-Cloud- oder lokalen Umgebung bereitstellen, wodurch die Datensicherheit erhöht wird. Durch die Anwendung der fortschrittlichen Reinigungstechniken von Embedditor und das Herausfiltern irrelevanter Markierungen in Einbettungen, wie z. B. Stoppwörter, Satzzeichen und häufig vorkommende Wörter mit geringer Relevanz, können Sie bis zu 40 % der Kosten für Einbettungen und Vektorspeicher einsparen und gleichzeitig bessere Suchergebnisse erzielen.