Freiberuflicher Webentwickler · Hamburg
Vektordatenbank & Embeddings
Embeddings wandeln Text (oder andere Daten) in Zahlenvektoren um, die semantische Nähe abbilden. Eine Vektordatenbank speichert diese Vektoren und findet ähnliche Einträge – Grundlage vieler RAG-Setups, wenn Schlüsselwortsuche allein nicht reicht.
Relevant sind Chunk-Größe, Metadaten (Sprache, Dokumenttyp, Rechte) und die Frage, ob die Einbettung in der Cloud oder lokal laufen soll. Ich setze das nur ein, wenn der Retrieval-Nutzen den Betrieb rechtfertigt. Vertiefung: RAG, Self-hosted LLM.