Grundkonzepte
Vektordatenbank
Datenbank, die auf das Speichern und Durchsuchen hochdimensionaler Embedding-Vektoren ausgelegt ist.
Eine Vektordatenbank (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector) hält die Embedding-Vektoren Ihrer Texte und findet schnell die einem Anfragevektor nächstgelegenen. Wo eine klassische Datenbank Wörter vergleicht, vergleicht diese Bedeutungen. Hier liegt das Gedächtnis von RAG-Architekturen.
Verwandte Begriffe
Embedding (Einbettung)
Dichter Zahlenvektor, der die Bedeutung eines Textes kodiert.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Antworten anreichern, indem passende Dokumente aus einer externen Quelle geholt werden.
Semantische Suche
Suche, die Ergebnisse nach Bedeutung statt nach exakter Wortübereinstimmung liefert.
Inferenz
Das Ausführen eines trainierten Modells, um aus neuen Eingaben Ausgaben zu erzeugen.