Mi a vektoradatbázis?
A vektoradatbázis szövegek, képek vagy más adatok numerikus reprezentációit tárolja. Ezek segítségével jelentésükben hasonló elemeket kereshet akkor is, ha eltérő szavakat használnak. Gyakran egy olyan rendszer része, amely releváns vállalati tudást biztosít a modellnek.
Embeddingek és hasonlóság
Az embedding egy adott modell által létrehozott vektorként ábrázolja a tartalmat. A keresés a lekérdezés és a tárolt vektorok közötti távolságokat hasonlítja össze. A modell cseréje megváltoztathatja a vektortér jelentését, ezért nyilvántartjuk a verziókat, és nem keverjük az inkompatibilis reprezentációkat.
A tartalom felosztása és metaadatok
A dokumentumokat összefüggő részekre bontjuk, megőrizve a szükséges kontextust. Minden részhez forrás, nyelv, dátum, jogosultságok és további metaadatok tartoznak. A szűrők a megfelelő szervezetre, termékre vagy dokumentumtípusra korlátozzák a találatokat.
A keresés minősége
Azt vizsgáljuk, hogy valós lekérdezésekre a megfelelő szövegrészletek érkeznek-e a megfelelő sorrendben. A tesztkészlet szokásos kérdéseket, szinonimákat, kétértelmű megfogalmazásokat és elérhető válasz nélküli eseteket is tartalmaz. A találatok számát és a hasonlósági küszöböt az adott felhasználáshoz igazítjuk.
Biztonság és frissítések
A felhasználó nem találhat meg olyan tartalmat, amelyhez nincs hozzáférése. A dokumentum módosítását vagy törlését az indexben is át kell vezetni. A rendszer növekvő adatmennyiségnél is követi az információk eredetét, a titkosítást, a biztonsági mentéseket, a költségeket és a válaszidőt.
A PAR HOUSE Agency megközelítése
A vektoradatbázist a felhasználók tényleges kérdései és a források szerkezete alapján tervezzük. A szemantikus keresést pontos szűrőkkel, hivatkozásokkal és jogosultság-ellenőrzéssel kapcsoljuk össze. A minőséget saját forgatókönyvekkel mérjük, hogy az AI-ügynök releváns és aktuális információkat használjon.
