Semantic Search Engineering
Technische Implementierung von semantischer Suche, Knowledge Graphs und Vektordatenbanken für maximale KI-Sichtbarkeit.
Semantic Search Engineering ist die technische Disziplin, die semantische Suche, Knowledge Graphs und Vektordatenbanken für maximale KI-Sichtbarkeit implementiert. Von PostgreSQL mit pgvector bis zu Schema.org JSON-LD Markup.
Über den Autor
Steve Baka
Head of SEO & AI Strategy | CEO Growing Brands
Experte für Digitale Infrastruktur & Sichtbarkeit im Zeitalter von KI. Spezialisiert auf High-Performance Web-Apps, KI-Agenten-Integration und maschinenlesbare Datenstrukturen für den Mittelstand.
Expertise:
Wissenschaftliche Forschung
Mein Wissen basiert auf den neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen aktueller Forschung. Ich begleite die KI-Entwicklung und maschinelles Lernen seit der ersten Minute an als Early Adopter intensiv und gehöre deshalb zu den führenden Experten im D-A-CH Raum.
Knowledge Graph Aufbau
- →PostgreSQL & pgvector
- →Graph-Datenbanken
- →RDF & Triples
Schema.org für LLMs
- →JSON-LD Optimierung
- →KI-Systeme verstehen
- →Strukturierte Daten
Vektordatenbanken für SEO
- →RAG-Integration
- →Semantische Suche
- →Embeddings
Python für Entity Extraction
- →NLP & NER
- →spaCy & Transformers
- →Knowledge Graph Population
Technische Guides
Knowledge Graph Aufbau: Technischer Guide
Praktischer Guide zur Erstellung eines eigenen Knowledge Graphs mit PostgreSQL, pgvector und Schema.org. Von der Datenbank-Struktur bis zur API-Integration.
Guide lesen →Schema.org für LLMs: Optimierung für KI-Systeme
JSON-LD Strategien und Best Practices, um von KI-Modellen besser verstanden und bevorzugt zitiert zu werden. Strukturierte Daten für ChatGPT, Perplexity & Co.
Guide lesen →Vektordatenbanken für SEO: RAG-Integration
Nutzen Sie Retrieval Augmented Generation (RAG) für Website-Suche und Content-Discovery. pgvector, Pinecone, Weaviate im SEO-Kontext.
Guide lesen →Python für Entity Extraction: NLP-Tutorials
Praktische NLP-Tutorials zur Extraktion von Entitäten aus Texten. Named Entity Recognition (NER), spaCy, Transformers und Knowledge Graph Population.
Guide lesen →Bereit für Semantic Search Engineering?
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