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Vector index for your own content: basicsVektorindex für eigene Inhalte: Grundlagen
Whoever wants to make own content searchable for an own assistant can split it into passages, add metadata (title, type, date, ID), convert it to vectors and store it in a vector index. Lewis et al. (2020) describe this principle with a Wikipedia index. It is not a method to influence public answer systems.
Wer eigene Inhalte für einen eigenen Assistenten durchsuchbar machen will, kann sie in Abschnitte teilen, mit Metadaten (Titel, Typ, Datum, ID) versehen, in Vektoren umwandeln und in einem Vektorindex speichern. Lewis et al. (2020) beschreiben dieses Prinzip mit einem Wikipedia-Index. Es ist kein Verfahren, um öffentliche Antwortsysteme zu beeinflussen.
- PrinciplePrinzip
- Retrieval of similar passages from a vector indexAbruf ähnlicher Abschnitte aus Vektorindex
- ScopeGeltung
- own assistants, not public systemseigene Assistenten, nicht öffentliche Systeme
Procedure (technical description)
- Split articles into passages, for example at headings.
- Add metadata to each passage: page URL, heading, date, entity ID.
- Convert passages to vectors (embedding model) and store them in a vector index.
- On a query, retrieve similar passages, optionally filter by metadata, and generate the answer with source references.
Chunk size and embedding model are project decisions; changing the model changes the similarity values.
Scope
This technique concerns your own search functions and assistants. That it influences public answer systems is not verified.
Sources
- Lewis et al.: Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (arXiv 2005.11401v4) (primary source)
Checked on: 24 October 2026.
Ablauf (technische Beschreibung)
- Artikel in Abschnitte teilen, etwa an Überschriften.
- Jeden Abschnitt mit Metadaten versehen: Seiten-URL, Überschrift, Datum, Entitäts-ID.
- Abschnitte in Vektoren umwandeln (Embedding-Modell) und in einem Vektorindex speichern.
- Bei einer Anfrage ähnliche Abschnitte abrufen, optional nach Metadaten filtern, und die Antwort mit Quellenangaben erzeugen.
Chunk-Größe und Embedding-Modell sind Projektentscheidungen; ein Modellwechsel verändert die Ähnlichkeitswerte.
Abgrenzung
Diese Technik betrifft eigene Suchfunktionen und Assistenten. Dass sie öffentliche Antwortsysteme beeinflusst, ist nicht belegt.
Quellen
- Lewis et al.: Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (arXiv 2005.11401v4) (Primärquelle)
Stand der Prüfung: 24. Oktober 2026.
QuestionsFragen
Does this replace classic SEO?Ersetzt das klassisches SEO?
No. It concerns your own search functions.
Nein. Es betrifft eigene Suchfunktionen.
Which chunk size is right?Welche Chunk-Größe ist richtig?
There is no generally verified value; it must be tested per content and model.
Dafür gibt es keinen allgemein belegten Wert; sie ist je Inhalt und Modell zu testen.
Do entity tags improve retrieval?Verbessern Entity-Tags den Abruf?
This can be tested for your own index (benchmark on your own dataset). No general evidence is available.
Das ist für den eigenen Index prüfbar (Benchmark am eigenen Datensatz). Ein allgemeiner Beleg liegt nicht vor.