🔍 Vektor-Detektiv

Ein Mechanismus – die k-nächste-Nachbarn-Suche im 1024D-Raum. Der Referenzvektor kommt aus einer Frage oder aus einem Chunk. Gemessen wird im Dunkeln (1024 Dimensionen), markiert auf der Karte (2D-Projektion).

Einstellungen (LM Studio)

LM Studio muss laufen (Developer → Status: Running) und „Enable CORS“ aktiv sein. Nur die Frage braucht LM Studio (Live-Embedding). Chunk-Auswahl, Karte und Kosinus-Suche laufen offline aus demo_daten.json. Das Reranking braucht zusätzlich ein geladenes Chat-Modell.

Referenzvektor — eine Stelle, gefüllt aus zwei Quellen. Das Verfahren dahinter bleibt gleich.

Der Text wird live von LM Studio in einen 1024D-Vektor eingebettet.

Kein Embedding-Modell gesetzt. Bitte oben unter Einstellungen den Modellnamen eintragen – sonst kann die Frage nicht eingebettet werden.

🗺️ Landkarte Farbe = Cluster im echten 1024D-Raum (die Wahrheit). Position = 2D-Projektion (UMAP). Laufen die Treffer quer über die Karte, lügt sie über die Nähe.
Farbe:
Im Frage-Modus wird die Frage oben eingegeben. Nach dem Suchen leuchten hier die Treffer auf. Für die Chunk-Auswahl oben auf Chunk umschalten.

Punkt anklicken wählt ihn als Chunk-Referenz. Mausrad = zoomen, ziehen = verschieben. Legende klicken blendet ein Cluster aus.

Offline aus demo_daten.json · UMAP fest geseedet (immer gleiches Bild) · Cluster: sphärisches k-Means (k=3) im Original-Raum.