KI

Hybride Suche

Kombination von Keyword- (BM25) und Vektor-Retrieval. Viele RAG-Stacks machen dies. Ihre Substantive und Ihre Bedeutung zählen beide.

Wenn der Produktname fehlt, leidet das lexikalische Matching. Vage Sprache hilft auch nicht – sie scheitert einfach an beiden Ansätzen.

Nutze echte Begriffe auf der Seite.

Beispiele

  • Eine Seite über „unser charmantes Canvas“ sagt nie „Whiteboard“. Die hybride Suche verfehlt die Whiteboard-Query trotzdem.

Verwandte Begriffe

BM25

Eine klassische lexikale Ranking-Funktion. Wird immer noch als erste Stufe des Retrievals vor ausgefeilten Embeddings verwendet.
Embeddings

Vektoren, die Bedeutung repräsentieren. Sie ermöglichen semantische Suche und RAG. Ihre Seite wird zu einem Punkt im Raum.
RAG (retrieval-augmented generation)

RAG bedeutet, dass das Modell bei der Antwortgenerierung Dokumente abruft, anstatt sich nur auf das zu verlassen, was es beim Training memorisiert hat.

FAQ

Optimieren für Vektoren oder Keywords? +

Schreibe klar mit den Worten, die Experten verwenden. Das bedient beide Ansätze.

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