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Vector Search (Vektorsuche) / Semantic Search

Semantische Suche über Embeddings statt Keyword-Matching.
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Vector Search (Vektorsuche) bzw. Semantic Search ist eine Suchmethode, die Inhalte nach Bedeutung statt nach exakten Keywords findet. Dafür werden Texte (oder auch Bilder/Audio) in Zahlenvektoren umgewandelt – sogenannte Embeddings. So kann die Suche auch dann passende Ergebnisse liefern, wenn andere Wörter, Synonyme oder umformulierte Fragen verwendet werden.

Was bedeutet Vector Search / Semantic Search?

„Vektorsuche“ beschreibt den technischen Ansatz: Dokumente und Suchanfragen werden als Vektoren in einem hochdimensionalen Raum dargestellt. „Semantische Suche“ beschreibt das Ziel: Ergebnisse sollen inhaltlich passen, nicht nur wortwörtlich. Statt „Keyword-Matching“ (exakte Begriffe) wird „Ähnlichkeit“ berechnet – typischerweise über Cosine Similarity oder verwandte Distanzmaße.

Wie funktioniert Vektorsuche? (Schritt für Schritt)

  • 1) Inhalte vorbereiten: Dokumente (z. B. FAQs, Tickets, Produkttexte) werden oft in kleinere Abschnitte („Chunks“) zerlegt.
  • 2) Embeddings erzeugen: Ein Modell erstellt pro Chunk einen Vektor (Embedding), der die Bedeutung komprimiert.
  • 3) Speichern & Indexieren: Die Vektoren werden in einer Vektordatenbank (Vector Database) oder einem Vektorindex abgelegt.
  • 4) Query einbetten: Die Nutzerfrage wird ebenfalls in ein Embedding umgewandelt.
  • 5) Ähnlichkeit suchen: Das System findet die „nächsten“ Vektoren (Nearest Neighbors) und liefert die inhaltlich ähnlichsten Textstellen zurück.

Beispiel: Warum semantische Suche besser als Keyword-Suche sein kann

Ein Nutzer fragt: „Wie kann ich Rechnungen automatisch freigeben lassen?“ In der Wissensbasis steht aber: „Workflow zur automatisierten Rechnungsprüfung“. Eine klassische Keyword-Suche könnte scheitern, weil „freigeben“ nicht vorkommt. Vektorsuche erkennt die semantische Nähe und findet trotzdem den passenden Abschnitt.

Wofür wird Vector Search in KI-Systemen genutzt?

  • Chatbots & Support: Relevante Antworten aus internen Dokumenten finden, auch bei umformulierten Fragen (z. B. mit ChatGPT-ähnlichen Interfaces).
  • RAG-Pipelines: In RAG (Retrieval-Augmented Generation) liefert Vektorsuche die passenden Quellen, die ein Large Language Model (LLM) dann zusammenfasst.
  • Automatisierung: In Workflows (z. B. mit n8n) können eingehende E-Mails semantisch klassifiziert und an Prozesse geroutet werden.
  • Ähnliche Inhalte finden: Duplikate, ähnliche Tickets, verwandte Produkte oder passende Dokumente.

Warum ist Vector Search wichtig?

Sie verbessert Recall und Nutzererlebnis, weil sie „meint, was du meinst“ – besonders bei natürlicher Sprache, Synonymen und langen Fragen. Gleichzeitig ist sie ein zentraler Baustein moderner Generative KI (Generative AI)-Anwendungen, weil sie Halluzinationen reduziert, wenn Modelle über RAG (Retrieval-Augmented Generation) auf echte Quellen zurückgreifen.

Grenzen & Best Practices

  • Qualität der Embeddings: Modellwahl, Sprache (DE/EN) und Domäne beeinflussen Treffer stark.
  • Chunking & Metadaten: Gute Abschnittslängen und Filter (z. B. Datum, Produkt, Berechtigung) erhöhen Präzision.
  • Hybrid Search: Oft sinnvoll: Vektorsuche + Keyword-Suche kombinieren (z. B. für exakte Produktcodes).
  • Datenschutz: Bei sensiblen Daten sind Zugriffskontrollen und DSGVO-konforme Verarbeitung wichtig (siehe Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI).