> ## Documentation Index
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# Embedding-Modelle

> Konfiguration von Embedding-Modellen für Text-Vektorisierung und semantische Suche

Embedding-Modelle wandeln Texte in Vektoren um und ermöglichen so die semantische Suche in Wissensdatenbanken. Sie werden für die Dokumentenverarbeitung und das Retrieval-Augmented-Generation-Verfahren (RAG) benötigt.

## Grunddaten

| Feld             | Pflicht | Beschreibung                                                                                       |
| ---------------- | ------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Bild / Titel** | Ja      | Anzeigename und optionales Profilbild des Modells (z. B. „Azure OpenAI - text-embedding-3-small"). |
| **Modellname**   | Ja      | Technischer Modellname (z. B. `text-embedding-3-small`).                                           |
| **Zugangsdaten** | Ja      | Hinterlegte Zugangsdaten für den gewählten Provider (Dropdown-Auswahl).                            |

## Kosten

| Feld                                        | Pflicht | Beschreibung                                                   |
| ------------------------------------------- | ------- | -------------------------------------------------------------- |
| **Kosten in \$ pro Millionen Output-Token** | Nein    | Kosten pro eine Million Output-Token für die Kostenverfolgung. |

## DLP-Sicherheitseinstellungen

### DSGVO-konforme Datensicherung

Konfigurieren Sie, wie das Modell mit personenbezogenen Daten umgehen soll.

| Option          | Beschreibung                                                                  |
| --------------- | ----------------------------------------------------------------------------- |
| **aktiviert**   | GDPR-Schutz ist immer aktiv und kann vom Nutzer nicht deaktiviert werden.     |
| **optional**    | GDPR-Schutz ist standardmäßig aktiv, kann aber vom Nutzer deaktiviert werden. |
| **deaktiviert** | GDPR-Schutz ist deaktiviert.                                                  |

### ICAP DLP Integration

Verbinden Sie Ihren Daten-Exit mit Ihrer Enterprise DLP-Lösung.

| Option  | Beschreibung                                 |
| ------- | -------------------------------------------- |
| **An**  | ICAP-Server wird für alle Inhalte verwendet. |
| **Aus** | ICAP-Server wird nicht verwendet.            |

<Note>
  Embedding-Modelle haben im Vergleich zu Chat-Modellen weniger
  Konfigurationsoptionen, da sie ausschließlich für die Vektorisierung von
  Texten eingesetzt werden und keine direkte Nutzer-Interaktion haben.
</Note>