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RAG-Embeddings mit SambaNova und Ihrer KI erstellen

Verbinden Sie SambaNova mit Ihrem KI-Client, um Texte in Vektoren umzuwandeln. Sobald die Einrichtung steht, übernimmt Ihr Agent die Berechnungen für Ihren Retrieval-Index.

Fragen Sie die KI zu dieser Seite

Kurzantwort

Wie erhalte ich Embeddings für RAG?

Ihr Agent nutzt SambaNova, um Texte in hochdimensionale Vektoren zu transformieren. Diese Repräsentationen ermöglichen es Ihnen, eine Vektordatenbank für die semantische Suche zu befüllen. Die genauen Schritte und Prompts finden Sie unten.

Das Ergebnis der Einbettung

Was Sie durch den Prozess erhalten

Die KI wandelt Rohdaten in die mathematischen Werte um, die für den Abruf benötigt werden.

VEKTOR

Hochdimensionale Vektoren

Die KI erstellt dichte numerische Repräsentationen Ihres Textes. Diese Vektoren erfassen die semantische Bedeutung Ihrer Daten.

INDEX

Gefüllte Vektorspeicher

Sie erhalten die Daten, um Ihre Vektordatenbank zu befüllen. Dies ermöglicht es Ihrem Agenten, später Ähnlichkeitssuchen durchzuführen.

MENSCH

Manuelle Chunking-Entscheidungen

Sie entscheiden, wie Ihre Dokumente vor der Einbettung aufgeteilt werden. Die KI folgt Ihren Vorgaben zur Strukturierung des Inputs.

RAG

Kontextuelle Abfrage

Die resultierenden Embeddings erlauben es Ihrem Agenten, bei einer Anfrage den relevanten Kontext zu finden. Das macht Ihr RAG-System präziser.

Der Ablauf

Was Ihre KI tut, wenn Text ankommt.

Der Agent steuert die Umwandlung von Text in Vektordaten.

  1. Text vorbereiten

    Ihr Agent unterteilt Ihre Dokumente in spezifische Abschnitte. So wird sichergestellt, dass die Embeddings klare Informationseinheiten darstellen.

    create_embedding

  2. Inferenz ausführen

    Der Agent sendet die Textabschnitte an SambaNova, um die Vektorwerte zu berechnen.

    create_embedding

  3. Dimensionen prüfen

    Die KI prüft, ob die generierten Embeddings dem erwarteten hochdimensionalen Format entsprechen.

    create_embedding

  4. Speicherbereit

    Der Agent liefert die fertigen Vektoren aus, damit Sie diese in Ihre Datenbank übertragen können.

    create_embedding

Probieren Sie es

Kopieren Sie diese Vorlagen.

Nutzen Sie diese Prompts, um den Einbettungsprozess zu starten.

Startpunkte

Ersetzen Sie Dateinamen oder Textausschnitte einfach durch Ihre eigenen Daten.

SambaNova Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_z52tsMdkFaoCTCBeg6u7bbxNhhnjcT0r5KXU6hjj/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 — SambaNova capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "sambanova-ai-inference-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_z52tsMdkFaoCTCBeg6u7bbxNhhnjcT0r5KXU6hjj/mcp"
    }
  }
}
In den Chat kopieren04

  • Erstelle Embeddings für den Inhalt von 'project_notes.txt'.

  • Erzeuge Vektoren für diesen Text: [Text hier einfügen].

  • Wandle die Daten aus 'user_manual.pdf' in Embeddings für mein RAG-System um.

  • Bette den Inhalt von 'api_docs.md' ein, damit ich ihn für die Abfrage nutzen kann.

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

Starten Sie hier

Einmal verbinden, dann fragen.

Verbinden Sie Ihr Konto einmalig, Ihre Zugangsdaten bleiben verschlüsselt. Technische Details finden Sie auf der Connector-Seite.

SambaNova mit Ihrer KI verbinden

FAQ

Verhalten der Aufgabe

  • 01

    Kann die KI diese Vektoren automatisch in meiner Datenbank speichern?

    Nein. Die KI generiert die Embeddings, aber die eigentliche Speicherung in Ihrer Vektordatenbank müssen Sie selbst steuern.

  • 02

    Verändert die KI meine Originaldateien?

    Nein. Das Tool liest den Text nur aus, um Embeddings zu erstellen. Ihre Quelldateien werden nicht angefasst oder modifiziert.

  • 03

    Kann ich Bilder oder Audio einbetten?

    Nein. Dieses Tool ist speziell für Text-Embeddings entwickelt worden.

  • 04

    Entscheidet die KI selbst, wie meine Dokumente aufgeteilt werden?

    Die KI kann den Text in Chunks unterteilen, aber für beste Ergebnisse sollten Sie ihr genau vorgeben, wie die Daten gesplittet werden sollen.

  • 05

    Kann die KI meine Vektordatenbank löschen?

    Nein. Dieses Tool hat keine Berechtigung, externe Datenbanken zu löschen oder zu verändern.

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

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