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 in der KI-Ära: Von High-Performance Web-Apps bis zu KI-Agenten-Integration. Spezialisiert auf maschinenlesbare Datenstrukturen und API-first Architekturen für den Mittelstand.
Expertise:
Wissenschaftliche Forschung
Auf meiner Forschungsseite dokumentiere ich aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse zu KI, Human-AI Interaction und Machine-Consumable Presence. Diese Forschung bildet die Grundlage für meine praktische Arbeit in der Entwicklung zukunftssicherer digitaler Infrastrukturen für den Mittelstand.
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Schema.org für LLMs
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Python für Entity Extraction
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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.
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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.
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