KI

Vektorsuche

Finden der nächsten Nachbarn im Embedding-Raum. Kern von RAG. Unklare Seiten clustern zusammen und verlieren.

Konkrete Fakten bewegen dich weg aus der Haferflocken-Wolke.

Du kannst keinen Vektor bei Google einreichen. Du kannst aber Seiten schreiben, die sich in jedem Index klar abgrenzen.

Beispiele

  • Zwei KI-geschriebene Guides von Wettbewerbern liegen übereinander. Eine Seite mit einer einzigartigen Fehlermodus-Tabelle liegt abseits und wird abgerufen.

Verwandte Begriffe

Embeddings

Vektoren, die Bedeutung repräsentieren. Sie ermöglichen semantische Suche und RAG. Ihre Seite wird zu einem Punkt im Raum.
Hybride Suche

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

Sind Keywords noch wichtig? +

Ja, für Hybrid-Suche und für Menschen. Vektoren machen Substantive nicht optional.

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