Vektorsuche

Vektorsuche verbessert die Suche, indem sie Ergebnisse basierend auf Bedeutung, nicht nur auf exakten Schlüsselwörtern, findet. Sie hilft Nutzern, relevante Inhalte zu entdecken, selbst wenn die traditionelle Schlüsselwortsuche versagt.

Übersicht

Im Gegensatz zur Schlüsselwortsuche, die auf exakten Wortübereinstimmungen beruht, stellt die Vektorsuche Text als hochdimensionale Vektoren (auch bekannt als Embeddings) dar, die Kontext und Semantik erfassen. Dadurch kann das System Ergebnisse anzeigen, die mit der Intention der Anfrage übereinstimmen, selbst wenn unterschiedliche Wörter, Synonyme oder natürliche Formulierungen verwendet werden.

Wie funktioniert das?

• Text wird in Vektoren umgewandelt: Sowohl die Benutzeranfrage als auch der durchsuchbare Inhalt werden in hochdimensionale numerische Repräsentationen verwandelt, die Vektorengenannt werden. Diese Vektoren erfassen die semantische Bedeutung des Textes.

• Ähnlichkeit wird gemessen: Das System vergleicht Vektoren und liefert die Ergebnisse zurück, die der Anfrage mit einer proprietären Ähnlichkeitsmetrik am ähnlichsten sind.

Hinweis zu Datenschutz & Technologie

Angetrieben von fortschrittlicher vektorbasierter Sprachverständnis aber verwendet nicht allgemeinzweckige KI oder große Sprachmodelle (LLMs). Die gesamte Verarbeitung erfolgt auf unseren Servern; Ihre Daten verlassen niemals unsere Infrastruktur.

Wann Vektorsuche hilft

Vektorsuche ist besonders wertvoll, wenn:

• Sie Ergebnisse möchten, die mit Intention, nicht nur mit exakten Schlüsselwörtern, übereinstimmen.

• Anfragen in natürlicher Sprachegeschrieben sind, wie vollständige Sätze oder Fragen.

• Nutzer häufig mit Synonymen, verwandten Begriffen oder unterschiedlicher Terminologie suchen.

• Anfragen Tippfehler, Rechtschreibfehler oder andere Fehler enthalten können Tippfehler, Rechtschreibfehler oder andere Fehler.

• Anfragen gemischte Sprachen enthalten können gemischte Sprachen.

Vorteile und Nachteile

Vorteile:

• Findet relevante Ergebnisse, selbst bei vagen, unstrukturierten oder fehleranfälligen Anfragen.

• Geht automatisch mit Synonymen und Paraphrasen um.

• Ideal für explorative oder konversationelle Sucheerlebnisse.

Nachteile:

• Ergebnisse können weniger erklärbar sein.

• Genauigkeit und Relevanz können Feineinstellungen erfordern.

Vektorsuche ist in zwei Modi verfügbar:

• Fallback-Vektorsuche – wird verwendet, wenn die Stichwortsuche keine Ergebnisse liefert.

• Hybride Suche – kombiniert Stichwort- und Vektorsuche für eine größere Abdeckung.