Definition
Was bedeutet Vektorsuche?
Die Vektorsuche nutzt Machine Learning (ML), um die Bedeutung und den Kontext unstrukturierter Daten zu erfassen, inklusive Text und Bilder, und diese in eine numerische Darstellung zu transformieren. Die Vektorsuche wird oft für semantische Suchanwendungen eingesetzt und findet ähnliche Daten mit Algorithmen wie „geschätzter nächster Nachbar“ (Approximate Nearest Neighbor, ANN). Im Vergleich zur herkömmlichen Schlüsselwortsuche liefert die Vektorsuche in kürzerer Zeit relevantere Ergebnisse.
Warum ist die Vektorsuche so wichtig?
Wie oft haben Sie schon nach etwas gesucht, ohne jedoch den genauen Namen zu kennen? Vielleicht kennen Sie die Funktionsweise dessen, was Sie suchen, oder können es beschreiben. Aber ohne Schlüsselwörter kommen Sie nicht ans Ziel.
Mit der Vektorsuche können Sie diese Einschränkung überwinden und nach der tatsächlichen Bedeutung suchen. Sie kann im Handumdrehen Fragen beantworten und nutzt dazu die Methode der Ähnlichkeitssuche. Daher ist die Vektoreinbettung in der Lage, auch unstrukturierte Daten in anderen Medien als Text, wie Videos, Bildern und Audiodateien, zu erfassen. Die Vektorsuche liefert im Handumdrehen kontextbasierte Antworten. Dies liegt daran, dass Vektoreinbettungen Synonyme und Zusammenhänge erfassen, also die Absicht hinter Ihrer Suche. Verbessern Sie das Sucherlebnis noch weiter, indem Sie Vektorsuche mit Filtern und Aggregationen kombinieren, und optimieren Sie die Relevanz, indem Sie ein Hybrid-Modell implementieren und zusammen mit der traditionellen Bewertung verwenden.
Wie funktioniert eine Vektorsuchmaschine?
Vektorsuchmaschinen – auch bekannt als Vektordatenbanken, semantische oder Kosinus-Suche – suchen den nächsten Nachbarn für eine bestimmte (vektorisierte) Anfrage.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchmethoden mit Schlüsselwörtern, lexikalischer Ähnlichkeit und Worthäufigkeiten bilden Vektorsuchmaschinen Ähnlichkeiten anhand der Distanz im Einbettungsraum ab. Um verwandte Daten zu finden, suchen Sie nach den nächsten Nachbarn für Ihre Abfrage.
Anwendungsfälle für die Vektorsuche
Die Vektorsuche dient nicht nur als Basis für Sucherlebnisse der nächsten Generation, sondern eröffnet auch völlig neue Möglichkeiten.
Erste Schritte
Mühelose Vektorsuche und NLP mit Elastic
Sie müssen keine Berge versetzen, um die Vektorsuche zu implementieren und NLP-Modelle anzuwenden. Mit der Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE) erhalten Sie ein Toolkit zur Erstellung von KI-Suchanwendungen, die mit generativer KI und umfassenden Sprachmodellen eingesetzt werden können.
Mit ESRE können Sie innovative Suchanwendungen erstellen, Einbettungen generieren, Vektoren speichern und durchsuchen und ein semantisches Sucherlebnis mit dem Elastic Learned Sparse Encoder implementieren. Erfahren Sie, wie Sie Elasticsearch als Ihre Vektordatenbank einsetzen können.
