vector

Der vector-Namespace deckt die semantische Suche ab — Apparat findet Notizen nach Bedeutung, nicht nur nach Wörtern. Dafür übersetzt es jede Notiz in eine numerische Repräsentation und speichert sie in einem Vault-lokalen Vektor-Index. Such- und Ähnlichkeits­anfragen vergleichen dann diese Repräsentationen miteinander.

Eine Einordnung in die anderen Ähnlichkeits-Verfahren von Apparat steht in den Grundbegriffen.

Die vector-Kommandos in diesem Namespace decken Wartung und Diagnose ab — die alltäglichen Such- und Ähnlichkeits­abfragen laufen über die entity-Kommandos: entity search --semantic / --hybrid und entity similar.

Bedien­kommandos

Neue oder geänderte Notizen werden im Hintergrund automatisch nachindexiert; gelöschte werden aus dem Index entfernt. vector stats und vector drift machen den jeweiligen Stand sichtbar.

Voraussetzung: Embedding-Dienst

Apparat liefert den Embedding-Dienst als Container mit. Das Modell wird beim ersten Hochfahren einmalig heruntergeladen — danach läuft alles offline.

docker compose up -d ollama
docker compose exec ollama ollama pull jina/jina-embeddings-v2-base-de

Das Modell bleibt in einem persistenten Container-Volume — spätere Neustarts oder Rebuilds verwerfen es nicht. Auf Wunsch lässt sich der Embedding-Dienst auch auf einem dedizierten Inferenz-Host im LAN betreiben (siehe APPARAT_EMBEDDING_ENDPOINT).

Verhalten bei Ausfall

Wenn der Embedding-Dienst nicht erreichbar ist, blockiert das nicht den Rest von Apparat — die Datei­ebene und die Volltextsuche funktionieren weiter. Lediglich Bedeutungssuche und das automatische Nachindexieren stehen still, bis der Dienst zurück ist. Diese Aufteilung in unabhängige Schichten ist Designprinzip — Apparat fällt schrittweise zurück, statt komplett auszufallen.

vector ping ist die schnellste Möglichkeit, den aktuellen Status zu prüfen.