Vektordatenbank
Eine Vektordatenbank speichert und durchsucht Vektorrepräsentationen. Ein ähnlicher Treffer ist noch keine gültige oder erlaubte Antwortquelle.
Eine Vektordatenbank speichert Vektorrepräsentationen und unterstützt die Suche nach ähnlichen Einträgen. Die Vektoren können mit Dokumenten oder anderen Inhalten und zusätzlichen Metadaten verbunden sein. Vektorsuche kann auch Bestandteil einer bestehenden Datenbank sein.
Beispiel einer Dokumentensuche
Ein hypothetischer Assistent sucht zu einer Frage passende Abschnitte aus Arbeitsanweisungen. Neben dem Vektor werden Dokumentbezug und Versionsangaben benötigt, damit ein Treffer nachvollziehbar bleibt.
Das Suchergebnis allein zeigt nicht, ob der Abschnitt noch gilt oder die Person ihn lesen darf. Aktualisierung und Zugriffsregeln müssen den gesamten Ablauf erfassen. Eine zusätzliche eigenständige Datenbank ist deshalb nicht automatisch erforderlich; die passende Architektur folgt Datenbestand, Suchbedarf und Betriebsanforderungen.
Quellen
Verwandte Begriffe
- EmbeddingEin Embedding stellt Inhalte als Zahlenvektor dar. Modell und Vergleichsverfahren bestimmen, welche Ähnlichkeiten damit sichtbar werden.
- Retrieval-Augmented GenerationRAG verbindet die Suche nach passenden Informationen mit einer generierten Antwort. Der Zugriff auf Quellen ersetzt kein Qualitäts- und Rechtekonzept.
- Rollenbasierte ZugriffskontrolleRBAC verbindet Berechtigungen mit Rollen und ordnet Personen diesen Rollen zu. Der Datenbereich muss neben dem Rollennamen klar sein.
- ModellkarteEine Modellkarte dokumentiert Zweck, Grundlagen, Bewertungsbedingungen und bekannte Grenzen eines KI-Modells für eine bestimmte Version.
- KI-EinsatzbereitschaftKI-Einsatzbereitschaft beschreibt die Voraussetzungen für ein KI-Vorhaben: Ziel, nutzbare Daten, Fähigkeiten, Zuständigkeit und Betriebsablauf.
- Context EngineeringContext Engineering bereitet die Informationen für einzelne Modellaufrufe vor: passende Anweisungen, Nachrichten, Quellen und aktuelle Zustände.
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