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 | Growing Brands
Experte für Entity SEO, Knowledge Graphs und KI-gestützte Suchmaschinenoptimierung.
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 im Entity SEO und Knowledge Graph Engineering.
Forschungsseite besuchenKnowledge Graph Aufbau
- →PostgreSQL & pgvector
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Schema.org für LLMs
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Vektordatenbanken für SEO
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Python für Entity Extraction
- →NLP & NER
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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.
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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