2026-05-01

Verbessern Sie die Genauigkeit von Microsoft Copilot über die Vektorsuche hinaus

Diese Folge erklärt, dass die Vektorsuche allein keine vollständige oder zuverlässige Strategie für den Aufbau genauer KI-Systeme wie Copilot ist. Viele Organisationen verlassen sich auf Embeddings und Vektordatenbanken, um Informationen abzurufen, doch dieser Ansatz führt häufig zu inkonsistenten oder irreführenden Ergebnissen. Das Grundproblem liegt darin, dass die Vektorsuche Inhalte findet, die mathematisch ähnlich sind, nicht unbedingt korrekt oder im geschäftlichen Kontext relevant. Dadurch entstehen Situationen, in denen das System Ergebnisse liefert, die richtig aussehen, tatsächlich aber falsch sind, was zu Halluzinationen und geringerem Vertrauen in KI-Ergebnisse führt. Die Folge zeigt, dass das eigentliche Problem nicht das Sprachmodell selbst ist, sondern die Art und Weise, wie Informationen abgerufen werden. Selbst die fortschrittlichste KI liefert schlechte Antworten, wenn ihr falsche oder minderwertige Daten zugeführt werden. Zur Verbesserung der Genauigkeit empfiehlt die Folge, über die reine Vektorsuche hinauszugehen und …

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Improve Microsoft Copilot Accuracy Beyond Vector Search (English)