Definition
Eine Vektordatenbank speichert numerische Darstellungen von Inhalten, sogenannte Embeddings. Bei einer Suche findet sie Einträge mit ähnlicher Bedeutung, auch wenn keine exakten Suchwörter übereinstimmen. RAG-Systeme nutzen sie häufig, um relevante Quelldokumente schnell abzurufen.
Key Facts
- Eine Vektordatenbank ist auf das Speichern und Suchen von Embeddings ausgelegt.
- Sie findet inhaltliche Nähe, nicht nur exakt gleiche Wörter.
- RAG kann mit ihr passende Textstellen aus vielen Dokumenten abrufen.
- Die Relevanz hängt auch von der Qualität der gespeicherten Embeddings ab.
Wie funktioniert Vektordatenbank in der Instandhaltung?
Eine Vektordatenbank speichert Embeddings und findet zu einer Anfrage ähnliche Einträge. Das funktioniert auch dann, wenn die gesuchten Informationen anders formuliert wurden.
Was benötigt Vektordatenbank?
Dokumente und Anfragen werden als Embeddings dargestellt. Die Vektordatenbank liefert ähnliche Dokumentstellen, die ein RAG-System anschließend für die Antwort nutzt.
FAQ
Häufige Fragen
Wofür dient eine Vektordatenbank?
Sie speichert Embeddings und findet zu einer Anfrage inhaltlich ähnliche Einträge. Das ist besonders nützlich, wenn gesuchte Informationen mit anderen Worten formuliert wurden.
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