Semantische Suche
Suche, die Treffer nach inhaltlicher Nähe zur Anfrage ermittelt und einordnet.
Wie werden verwandte Inhalte gefunden?
Semantische Suche ermittelt und ordnet Treffer nach ihrer inhaltlichen Nähe zur Anfrage. Bei vektorbasierten Verfahren werden Anfrage und Quelltexte als Embeddings dargestellt, damit ähnliche Darstellungen gesucht werden können. Ob kurze Fragen zu längeren Abschnitten passen, hängt auch vom verwendeten Modell und der Aufbereitung ab. Das Ergebnis der Suche sind zunächst Kandidaten aus einem Bestand. Eine daraus formulierte Antwort ist ein weiterer Verarbeitungsschritt.
In einem fiktiven Wissensportal fragt jemand, warum eine Maschine unruhig läuft; eine Anleitung verwendet die Formulierung Vibrationen am Antrieb. Eine passende semantische Suche könnte diesen Abschnitt trotz unterschiedlicher Wortwahl finden. Danach bleiben die richtige Maschine, die gültige Dokumentfassung und der erlaubte Zugriff zu prüfen. Die Nähe zu einem Absatz beweist keine bestimmte Fehlerursache. Eine geplante Bewertung verwendet konkrete Suchfragen und fachlich zugeordnete relevante Abschnitte, um fehlende und unpassende Treffer zu untersuchen.
Quellen
Verwandte Begriffe
- EmbeddingEin Embedding stellt Inhalte als Zahlenvektor dar. Modell und Vergleichsverfahren bestimmen, welche Ähnlichkeiten damit sichtbar werden.
- VektordatenbankEine Vektordatenbank speichert und durchsucht Vektorrepräsentationen. Ein ähnlicher Treffer ist noch keine gültige oder erlaubte Antwortquelle.
- Retrieval-Augmented GenerationRAG verbindet die Suche nach passenden Informationen mit einer generierten Antwort. Der Zugriff auf Quellen ersetzt kein Qualitäts- und Rechtekonzept.
- GroundingGrounding bindet eine KI-Antwort an eine überprüfbare Grundlage. Ein Quellenlink allein zeigt noch nicht, dass jede Aussage davon gedeckt ist.
- Hybride SucheVerbindung von wortbasierter Suche und Vektorsuche zu einer gemeinsamen Trefferliste.
- Chunking von DokumentenAufteilen eines Dokuments in kleinere zusammenhängende Abschnitte für Suche und Modellkontext.
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