Passage Retrieval bedeutet, dass Systeme nicht nur eine passende Seite finden, sondern die passende Textstelle. Das ist wichtig für KI-Antworten und interne Suche. Gute Abschnitte machen Textstellen eindeutiger und leichter nutzbar.
Das Wichtigste in Kürze
- Passage Retrieval wählt zu einer Frage mehrere passende Textstellen aus einem Textbestand aus, nicht nur ganze Dokumente. Jede Textstelle wird üblicherweise mit Quelle und Relevanzwert ausgegeben.
- Eine Passage sollte für sich verständlich sein: Überschrift benennt das Thema, die ersten Sätze geben die Kernaussage, danach folgen Details. Vermischte Themen in einem Abschnitt senken die Trefferqualität.
- Chunking teilt Inhalte in Textblöcke, die später einzeln gefunden werden können. Textblöcke dürfen nicht zu groß sein, brauchen genug Kontext und klare Grenzen.
- Viele Systeme nutzen mehrere Hinweise: Worttreffer, Sinnähnlichkeit und ein zweites Sortieren der Treffer. So werden die passendsten Textstellen nach vorn geholt, besonders wenn mehrere Abschnitte ähnlich klingen.
- Inhaltsteams müssen die Technik nicht bauen, können sie aber unterstützen: klare Begriffe, Definitionen am Anfang, kurze Antwortsätze und kleine Fragenblöcke pro Thema. Das erhöht die Chance, dass Textstellen einzeln nutzbar sind.
Was ist Passage Retrieval
Passage Retrieval heißt: Ein System sucht in einem Textbestand nicht nur nach passenden Dokumenten, sondern nach den relevantesten Textstellen innerhalb dieser Dokumente.
Eine Passage ist eine Textstelle, die für sich verständlich ist, zum Beispiel:
- ein Absatz
- ein kurzer Abschnitt unter einer Zwischenüberschrift
- ein klar abgegrenzter Textblock
Typisch ist, dass mehrere Textstellen zurückgegeben werden (zum Beispiel die besten 3 bis 10). Zu jeder Textstelle gehören meist:
- die Textstelle selbst
- die Quelle, also wo sie herkommt
- ein Relevanzwert, also wie gut sie zur Frage passt
Wo wird Passage Retrieval genutzt
Passage Retrieval wird vor allem dort genutzt, wo Menschen eine konkrete Antwort erwarten.
Beispiele:
- KI-Antworten mit Quellen: Das System holt zuerst passende Textstellen und nutzt sie als Grundlage für die Antwort. RAG bedeutet dabei kurz: Die KI antwortet mit Textstellen aus Quellen. Vertiefung: RAG.
- Interne Wissenssuche: Support, Handbücher oder Richtlinien lassen sich leichter nutzen, wenn direkt die passende Stelle angezeigt wird.
- Große Websites: Wenn Seiten lang sind oder sich ähnlich sind, entscheidet oft die beste Textstelle, nicht die ganze Seite.
Was hat Chunking damit zu tun
Damit Passage Retrieval gut funktioniert, müssen Inhalte in klaren Textblöcken vorliegen. Chunking bedeutet genau das: Inhalte werden so geteilt, dass einzelne Blöcke für sich verständlich sind.
Wichtig ist die Abgrenzung:
- Chunking legt fest, wie Textblöcke geschnitten werden.
- Passage Retrieval wählt aus, welcher Textblock zur Frage passt.
Praktische Regeln für Inhalte:
- Ein Thema pro Abschnitt.
- Die Kernaussage steht am Anfang, Details folgen danach.
- Begriffe bleiben gleich benannt.
Vertiefung: Content Chunking.
Wie findet ein System passende Textstellen
Es gibt drei grobe Arten, wie Systeme Textstellen auswählen. Die Begriffe helfen dir, Ergebnisse besser einzuordnen.
- Wortbasiert: findet Textstellen, die die gesuchten Wörter enthalten. Das ist stark bei Fachbegriffen, Produktnamen und exakten Formulierungen.
- Sinnbasiert: findet Textstellen mit ähnlichem Sinn, auch wenn andere Wörter genutzt werden. Das hilft bei Synonymen und umformulierten Fragen.
- Kombiniert: nutzt Wort und Sinn zusammen. Das ist oft stabiler, weil Fragen mal wortgenau und mal sinngemäß gestellt werden.
Was kannst du als Content Team beeinflussen
Du setzt Passage Retrieval nicht um, aber du kannst dafür sorgen, dass Inhalte als einzelne Textstellen gut funktionieren.
- Überschrift und Antwort passen zusammen: Die Überschrift benennt die Frage, der erste Absatz beantwortet sie direkt.
- Ein Begriff ein Name: Gleiche Sache, gleicher Name. Das spart Missverständnisse.
- Unterfragen trennen: Große Themen in mehrere Teilfragen teilen und getrennt beantworten. Das entspricht dem Prinzip aus Query Fanout.
Wie prüfst du ob ein Text als Textstelle funktioniert
- Lies nur Überschrift und ersten Absatz: Ist die Kernaussage sofort klar.
- Markiere Absätze mit zwei Themen und trenne sie.
- Prüfe Begriffe: gleiche Sache gleich benennen.
- Ergänze drei bis fünf kurze Fragen, die du jeweils in einem eigenen Absatz beantwortest.
Warum du Passage Retrieval kennen solltest
Passage Retrieval ist Technik im Hintergrund, die erklärt, warum Struktur und klare Textblöcke heute so wichtig sind. Wenn Abschnitte sauber aufgebaut sind, können Systeme die passende Textstelle eher auswählen und wiederverwenden.
Wenn du das Thema in den größeren Rahmen setzen willst, findest du passende Einstiege in KI-SEO und in LLMO.