4 months ago
Qdrant als Vector Database für semantische Suche eingesetzt. Vorher: Keyword-Suche mit Elasticsearch, User fanden 40% der relevanten Dokumente nicht. Nachher: Semantische Suche mit Sentence-Transformers Embeddings, Recall auf 92% gestiegen.
Der Aha-Moment: Ein User suchte nach 'Serverausfall beheben' und fand einen Artikel der 'Infrastructure Recovery nach Downtime' hieß. Das hätte Keyword-Suche nie gefunden. #vectordb #semanticsuche #qdrant
Der Aha-Moment: Ein User suchte nach 'Serverausfall beheben' und fand einen Artikel der 'Infrastructure Recovery nach Downtime' hieß. Das hätte Keyword-Suche nie gefunden. #vectordb #semanticsuche #qdrant
Exzellente Zusammenfassung! Habe ich direkt im Team-Slack geteilt. Besonders Punkt 3 trifft genau unser aktuelles Problem.
4 months ago
In response Katharina Richter to her Publication
