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Vektorsuche mit KI in OpenSearch durchführen

Verbinde deine KI mit OpenSearch, um Dokumente basierend auf ihrer tatsächlichen Bedeutung zu finden. Nach der Verbindung kann dein Agent deine Vektor-Embeddings direkt abfragen.

Fragen Sie die KI zu dieser Seite

Kurzantwort

Wie führe ich Vektorsuchen mit meiner KI aus?

Deine KI nutzt das k-NN-Tool, um die Vektor-Embeddings deiner Anfrage mit den im OpenSearch-Cluster gespeicherten Vektoren zu vergleichen. So findet dein Agent Dokumente, die dasselbe Konzept teilen, selbst wenn sie nicht exakt dieselben Wörter verwenden. Du erhältst die relevantesten Ergebnisse basierend auf der mathematischen Ähnlichkeit.

Suchergebnisse

Wo deine Ergebnisse landen

Was passiert, wenn dein Agent den Cluster abfragt.

MATCH

Semantische Treffer

Die KI identifiziert Dokumente, die deinem Prompt konzeptionell nahekommen. Du erhältst Ergebnisse, die die Absicht hinter deinen Worten berücksichtigen.

RANK

Ähnlichkeits-Scoring

Das Suchtool bewertet jedes Dokument nach seiner Distanz zu deiner Anfrage. So stehen die relevantesten Daten ganz oben in der Liste.

CONTEXT

Relevante Datenabfrage

Dein Agent zieht die spezifischen Textabschnitte, die zur Beantwortung deiner Frage nötig sind. Dies liefert das Rohmaterial für die Verarbeitung durch die KI.

HUMAN

Ergebnisse prüfen

Du siehst dir die abgerufenen Dokumente an, um sicherzustellen, dass die Ähnlichkeit deinen Bedürfnissen entspricht. Die KI liefert die Funde, aber du entscheidest über deren Nutzen.

Der Ablauf

Was deine KI tut, wenn eine Anfrage eingeht.

Die KI übernimmt die komplexe Vektor-Mathematik für dich.

  1. Anfrage vektorisieren

    Dein Agent wandelt deine Textfrage in einen hochdimensionalen Vektor um, den der Cluster verarbeiten kann.

    search

  2. k-NN-Suche ausführen

    Die KI sendet eine Anfrage an OpenSearch, um die nächsten Nachbarn im Vektorraum zu finden.

    search

  3. Dokumente abrufen

    Die Suche liefert die ähnlichsten Textabschnitte zusammen mit ihren Ähnlichkeitswerten zurück.

    search

  4. Antworten formulieren

    Dein Agent liest die abgerufenen Texte, um eine schlüssige Antwort auf deine ursprüngliche Frage zu erstellen.

    search

Probieren Sie es

Kopiere diese Vorlagen zum Start.

Nutze diese Prompts, um sofort Vektorsuchen auszulösen.

Startpunkte

Ersetze den Text in den Klammern durch deine spezifischen Indexnamen oder Suchthemen.

OpenSearch Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_6R4dQ885yexHhsyH4M5e8fLiT1BjuMlzaUlJMumQ/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 — OpenSearch capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "opensearch-vector-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_6R4dQ885yexHhsyH4M5e8fLiT1BjuMlzaUlJMumQ/mcp"
    }
  }
}
In den Chat kopieren04

  • Finde Dokumente im Index 'customer_feedback', die konzeptionell ähnlich zu 'unzufrieden mit Lieferzeiten' sind.

  • Suche im 'product_manuals' Cluster nach Informationen zur Wartung und Sicherheit von Batterien.

  • Führe eine k-NN-Suche im Index 'legal_docs' aus, um Klauseln zu geistigen Eigentumsrechten zu finden.

  • Nutze den Vektor-Index 'tech_support_logs', um Einträge zu finden, die zum Konzept 'Netzwerkverbindungsprobleme' passen.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Starten Sie hier

Einmal mit OpenSearch Vector verbinden, dann fragen.

Gib einfach deinen OpenSearch-Endpunkt und deine Zugangsdaten an. Wir verschlüsseln deine Login-Daten, sodass du sofort mit der Suche beginnen kannst.

OpenSearch Vector mit deiner KI verbinden

FAQ

Verhalten der Suche

  • 01

    Kann die KI meine OpenSearch-Index-Einstellungen ändern?

    Nein. Die KI hat lediglich die Berechtigung, Suchen auszuführen. Sie kann weder die Cluster-Konfiguration ändern noch Daten löschen.

  • 02

    Erstellt die KI neue Vektor-Embeddings für mich?

    Nein. Dieser Connector dient zum Durchsuchen bereits vorhandener Vektoren. Die Embeddings müssen bereits in OpenSearch generiert und gespeichert worden sein.

  • 03

    Aktualisiert die KI meinen Index automatisch, wenn ich neue Dateien hinzufüge?

    Nein. Die KI durchsucht nur das, was sich aktuell im Cluster befindet. Den Prozess der Datenaufnahme (Ingestion) musst du separat steuern.

  • 04

    Kann ich dies für normale Stichwortsuchen verwenden?

    Ja, aber die Hauptstärke dieses Connectors liegt in der Durchführung von k-NN-Vektorsuchen zur Ähnlichkeitsanalyse.

  • 05

    Woher weiß die KI, welchen Index sie durchsuchen soll?

    Du gibst den Indexnamen in deinem Prompt oder im Gespräch an. Die KI nutzt diese Information, um den richtigen Teil deines Clusters anzusteuern.

  • Weitere Fragen zu OpenSearch Vector? Die Connector-Seite liefert Antworten. Alle Funktionen des OpenSearch Vector Connectors ansehen

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