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RAG-Retrieval mit Ihrem KI-Client debuggen

Verbinden Sie LanceDB mit Ihrem KI-Client, um Ihre Vektordaten direkt zu prüfen. Führen Sie gezielte Suchen aus, um genau zu sehen, was Ihr RAG-System erkennt.

Fragen Sie die KI zu dieser Seite

Kurzantwort

Warum liefert mein RAG-System die falschen Dokumente?

Ihre KI kann Tabellen-Schemas abrufen und Ähnlichkeitssuchen durchführen, um zu prüfen, ob die Embeddings oder Metadaten die Ursache sind. So stellen Sie sicher, dass der richtige Kontext tatsächlich in Ihrem Vektor-Store verfügbar ist.

Debugging-Ergebnisse.

Wo jedes Problem gelöst wird.

Das erhalten Sie nach den Prüfungen.

SCHEMA

Tabellenstruktur prüfen

Die KI analysiert Ihre LanceDB-Tabellen, um sicherzustellen, dass Metadaten und Vektorspalten mit den Erwartungen Ihrer Anwendung übereinstimmen.

SEARCH

Ähnlichkeitslogik testen

Führen Sie gezielte Abfragen gegen Ihre Vektoren aus, um zu sehen, welche Dokumente gefunden werden und warum sie zu Ihrer Eingabe passen.

DATA

Fehlenden Kontext finden

Identifizieren Sie, ob die benötigten Dokumente tatsächlich indiziert sind oder ob sie nie in die Datenbank aufgenommen wurden.

HUMAN

Embeddings korrigieren

Wenn die Suchergebnisse falsch sind, müssen Sie Ihr Embedding-Modell oder Ihre Chunking-Strategie manuell anpassen.

Der Ablauf

Was Ihre KI tut, wenn die Anfrage erfolgt.

Die KI fungiert als Brücke zwischen Ihrem Chat-Interface und Ihrer LanceDB-Instanz.

  1. Datenbank prüfen

    Die KI analysiert Ihre LanceDB-Tabellen, um das Schema zu verstehen, einschließlich der Vektor-Dimensionen und Metadaten-Felder.

    get_table

  2. Ähnlichkeitstests durchführen

    Die KI führt Suchen mit Ihrer Anfrage aus, um die passendsten Vektor-Treffer in der Datenbank zu finden.

    vector_search

  3. Ergebnisse vergleichen

    Die KI gleicht die abgerufenen Dokumente mit Ihrer ursprünglichen Frage ab, um die Relevanz des Kontexts zu prüfen.

    vector_search

  4. Abweichungen melden

    Die KI informiert Sie, wenn das Schema fehlerhaft ist oder die Ähnlichkeitswerte für einen passenden Treffer zu niedrig sind.

    get_tablevector_search

Probieren Sie es

Kopieren Sie diese Vorlagen.

Nutzen Sie diese Prompts für Ihre Debugging-Sitzung.

Startpunkte

Ersetzen Sie die Tabellennamen und Suchbegriffe durch Ihre tatsächlichen LanceDB-Details.

LanceDB Connector

Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_85lSO635ajE8lXHCZKWQ7UC6VHfybBdy20nU97wm/mcp

Claude Desktop

Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — LanceDB capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "lancedb-serverless-vector-db-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_85lSO635ajE8lXHCZKWQ7UC6VHfybBdy20nU97wm/mcp"
    }
  }
}
In den Chat kopieren04

  • Zeige mir das Schema für meine 'documents'-Tabelle in LanceDB.

  • Führe eine Ähnlichkeitssuche in der 'embeddings'-Tabelle für den Begriff 'how to fix a leak' aus.

  • Prüfe die 'user_data'-Tabelle und finde die Top 3 Treffer für 'account settings'.

  • Warum liefert meine Anfrage zu 'pricing' keine Ergebnisse aus der Tabelle 'product_info'?

  • Claude
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FAQ

Verhalten und Funktionen.

  • 01

    Kann die KI meine Daten löschen?

    Nein. Die KI hat lediglich die Berechtigung, Schemas zu lesen und Suchen durchzuführen.

  • 02

    Kann die KI meine Vektor-Embeddings aktualisieren?

    Nein. Die KI kann vorhandene Daten nur prüfen und durchsuchen; sie kann keine Datensätze schreiben oder ändern.

  • 03

    Sieht die KI alle meine Tabellen?

    Die KI sieht nur die Tabellen, die Sie ihr über die bereitgestellten Tools explizit zur Untersuchung zuweisen.

  • 04

    Kann ich dies mit jeder Vektordatenbank nutzen?

    Nein, dieser spezifische MCP ist exklusiv für LanceDB entwickelt.

  • 05

    Schlägt die KI neue Chunking-Strategien vor?

    Die KI kann analysieren, warum aktuelle Chunks nicht funktionieren, aber Sie müssen Änderungen am Code selbst implementieren.

  • Weitere Fragen zu LanceDB? Alle Funktionen des LanceDB Connectors ansehen

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