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Semantische Such-API für Retrieval Augmented Generation (RAG)

Was ist Semantische Suche?

Bei der semantischen Suche geht es um die Suche nach Inhalten in natürlicher Sprache, genau wie bei Google. Bei der semantischen Suche müssen Sie nicht nach exakten Schlüsselwörtern suchen (auch bekannt als Schlüsselwortsuche), da die KI in der Lage ist, Ihre Anfrage zu verstehen und zu interpretieren.

Nehmen wir an, Sie sind Wiederverkäufer von HP-Druckern und haben Tausende von Dokumenten wie technische Beschreibungen von Druckern, Preise, Servicebedingungen... Vielleicht möchten Sie die Suche nach diesen Dokumenten auf Ihrer E-Shopping-Website vereinfachen? Sehen Sie sich zum Beispiel diese 3 kurzen Dokumente an:

HP® LaserJets have unmatched printing speed, performance and reliability that you can trust. Enjoy Low Prices and Free Shipping when you buy now online.

Every HP LaserJet comes with a one-year HP commercial warranty (or HP Limited Warranty).

HP LaserJet ; Lowest cost per page on mono laser printing. · $319.99 ; Wireless options available. · $109.00 ; Essential management features. · $209.00.

Stellen Sie sich nun vor, einer Ihrer Kunden stellt auf Ihrer E-Shopping-Website die folgende Frage:

How long is the warranty on the HP Color LaserJet Pro?

Das KI-Modell für die semantische Suche liefert im Handumdrehen folgende Ergebnisse:

Every HP LaserJet comes with a one-year HP commercial warranty (or HP Limited Warranty).

Vielleicht hat Ihr Kunde keine richtig formulierte Frage gestellt? Kein Problem, eine Abfrage wie diese würde auch funktionieren:

period warranty HP Color LaserJet Pro

Wie Sie sehen, ist die semantische Suche viel fortschrittlicher als die herkömmliche Stichwortsuche, da Sie Fragen in natürlicher Sprache stellen können, wie Sie es mit einem Menschen tun würden. Außerdem ist die KI für semantische Suche sehr gut bei der Disambiguierung (dem Verstehen der Bedeutung eines Wortes anhand seines Kontexts).

Die semantische Suche ist eine sehr gute Lösung, wenn es um die Suche und Beantwortung von Fragen in Ihren eigenen Daten geht, da sie sowohl sehr schnell als auch präzise ist.

Wenn Sie Fragen zu einem großen Korpus an internem Domänenwissen beantworten wollen, sollten Sie ein Retrieval Augmented Generation (RAG) System einrichten. In diesem Fall lesen Sie bitte unseren speziellen Artikel über RAG: Lesen Sie hier.

Die semantische Suche kann durch das Auffüllen einer Vektordatenbank mit Einbettungen erreicht werden. Dies ist der Ansatz, den Vektordatenbankanbieter wie Pinecone oder Milvus verwenden. Um jedoch die besten Antwortzeiten zu erzielen, sollten Sie Ihr eigenes semantisches Suchmodell erstellen und es auf einem Grafikprozessor einsetzen, wie wir es bei NLP Cloud tun.

Warum die semantische Suche?

Die semantische Suche hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht, sowohl in Bezug auf die Geschwindigkeit als auch auf die Genauigkeit. Hier sind einige Anwendungsbeispiele:

Website-Suche

Suchleisten auf Online-Websites wie E-Shopping-Websites, technischen Dokumentationen usw. sind heute weit verbreitet. Dank der semantischen Suche können Sie diese Suchfunktion erheblich verbessern, um sie relevanter und genauer zu machen.

Kundenbetreuung

Support-Chatbots werden immer fortschrittlicher. Sie können jetzt einer Support-KI fortgeschrittene Fragen zu Ihrem Vertrag, Produktmerkmalen, Erstattungsrichtlinien usw. stellen.

Interne Wissensdatenbank

Für die Mitarbeiter ist es manchmal schwierig, die richtigen Informationen zu finden, was ihre tägliche Arbeit erschwert und ihre Produktivität verlangsamt. Eine gute Lösung besteht darin, eine interne Wissensdatenbank vorzuschlagen, die über die semantische Suche zugänglich ist.

Suche nach rechtlichen und finanziellen Dokumenten

Das Parsen komplexer Rechts- und Finanzdokumente kann eine Herausforderung sein. Eine Lösung besteht darin, diese Dokumente zur KI-Engine hinzuzufügen und die semantische Suche einfach anzuwenden, um die Ergebnisse abzurufen.

Semantische Such-API der NLP Cloud

NLP Cloud bietet eine semantische Such-API, die es Ihnen ermöglicht, Ihre eigene semantische Suchmaschine aus Ihren eigenen Geschäftsdaten zu erstellen und dann eine semantische Suche auf der Grundlage der besten Sentence Transformers-Modelle auszuführen.
Die Reaktionszeit (Latenzzeit) ist bei diesen Modellen sehr gut!

Weitere Einzelheiten finden Sie in unserer Dokumentation zur semantischen Suche hier.

Die semantische Suche lokal zu testen ist eine Sache, sie aber zuverlässig in der Produktion einzusetzen eine andere. Mit NLP Cloud können Sie einfach beides tun!

Versuchen Sie die semantische Suche

Häufig gestellte Fragen

Was ist die semantische Suche?

Die semantische Suche ist eine Technik der Datensuche, die darauf abzielt, die Suchgenauigkeit zu verbessern, indem sie die Absicht des Suchenden und die kontextuelle Bedeutung der Suchanfrage versteht. Sie geht über den Schlüsselwortabgleich hinaus und berücksichtigt verschiedene Faktoren wie den Standort des Nutzers, die Suchhistorie und Synonyme von Wörtern, um relevantere Ergebnisse zu liefern.

Ist eine semantische Such-API eine gute Alternative zu Vektordatenbanken wie Pinecone oder Milvus?

Ja, wenn Sie Ihr eigenes semantisches Suchmodell erstellen, erhalten Sie die beste Leistung, vor allem wenn es auf einem Grafikprozessor eingesetzt wird, wie wir es bei NLP Cloud tun.

Wie unterscheidet sich die semantische Suche von der herkömmlichen schlagwortbasierten Suche?

Die semantische Suche versteht den Kontext und die Absicht hinter einer Anfrage und nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache, um die Suchgenauigkeit zu verbessern. Im Gegensatz dazu stützt sich die herkömmliche stichwortbasierte Suche auf die exakte Zuordnung von Phrasen oder Stichwörtern in der Anfrage zum Inhalt, ohne den breiteren Kontext oder Synonyme zu berücksichtigen.

Wie nutzen Suchmaschinen wie Google die semantische Suche?

Suchmaschinen wie Google nutzen die semantische Suche, um die Absicht und die kontextuelle Bedeutung einer Anfrage zu verstehen, indem sie die Beziehung zwischen den Wörtern im Suchbegriff analysieren. Dadurch können sie dem Nutzer relevantere und personalisierte Suchergebnisse liefern.

Wie wirkt sich die semantische Suche auf SEO aus?

Die semantische Suche verbessert die Suchmaschinenoptimierung, indem sie es den Suchmaschinen ermöglicht, den Kontext und die Absicht hinter den Suchanfragen der Nutzer zu verstehen, so dass Webseiten besser eingestuft werden, wenn sie der beabsichtigten Bedeutung genau entsprechen. Dies unterstreicht, wie wichtig es ist, Inhalte zu erstellen, die nicht nur Schlüsselwörter enthalten, sondern auch reich an relevanten Themen und Konzepten sind, die den Informationsbedarf der Nutzer erfüllen.

Wie lässt sich die Genauigkeit der semantischen Suche bewerten?

Um die Genauigkeit der semantischen Suche zu bewerten, werden in der Regel Präzisions- und Recall-Metriken verwendet, die die Relevanz der abgerufenen Dokumente oder Antworten auf eine Reihe von Abfragen mit einer manuell kuratierten Grundwahrheit vergleichen. Darüber hinaus können Benutzerzufriedenheit und Relevanz-Feedback in praktischen Implementierungen Einblicke in die Effektivität und Genauigkeit der semantischen Suchalgorithmen geben.

Welche Sprachen werden von Ihrer KI-API für die semantische Suche unterstützt?

Wir unterstützen die semantische Suche in 50 Sprachen: Albanisch, Arabisch, Armenisch, Bulgarisch, Birmanisch, Chinesisch (vereinfacht), Chinesisch (traditionell), Dänisch, Deutsch, Englisch, Estnisch, Finnisch, Französisch, Französisch (Kanada), Galizisch, Georgisch, Griechisch, Gujarati, Hebräisch, Hindi, Indonesisch, Katalanisch, Niederländisch, Ungarisch, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Kurdisch, Lettisch, Litauisch, Mazedonisch, Malaiisch, Marathi, Mongolisch, Norwegisch Bokmål, Persisch, Polnisch, Portugiesisch, Portugiesisch (Brasilien), Rumänisch, Russisch, Slowakisch, Slowenisch, Serbisch, Spanisch, Schwedisch, Thai, Türkisch, Ukrainisch, Urdu, Vietnamesisch

Kann ich Ihre semantische Such-API kostenlos testen?

Ja, wie alle Modelle auf NLP Cloud kann auch der Endpunkt der semantischen Suche API kostenlos getestet werden.

Wie geht Ihre KI-API mit dem Datenschutz und der Sicherheit während des semantischen Suchprozesses um?

NLP Cloud konzentriert sich auf den Datenschutz: wir protokollieren oder speichern den Inhalt der Anfragen, die Sie an unsere API stellen, nicht. NLP Cloud ist sowohl mit dem HIPAA als auch mit der GDPR konform.

Versuchen Sie die semantische Suche