Contextual Vector

Contextual Vector to wektor kontekstowy artykułu definiujący trzy wymiary optymalizacji pod AI Search, łączący Frame Semantics, Contextual Hierarchy, BLUF i autonomiczne chunki w jeden spójny system. Trzy składniki: Contextual Hierarchy (makro: struktura nagłówków H1→H2→H3), Contextual Connections (makro: linki wewnętrzne i zewnętrzne budujące sieć relacji), Contextual Structure (mikro: BLUF w pierwszych 50 słowach każdej sekcji H2). Budowanie Contextual Vector przebiega w czterech krokach: (1) zdefiniuj Central Entity + Source Context, (2) zbuduj ramkę semantyczną = mapę sub-queries, (3) zamień elementy ramki na nagłówki H2 = chunki pod retrieval, (4) dodaj BLUF w każdym H2.

Contextual Vector to plan architektoniczny domu – ramka to lista pomieszczeń, hierarchia to piętra, BLUF to drzwi wejściowe każdego pokoju, a każdy pokój (chunk) musi być funkcjonalny sam w sobie. W praktyce traktuj Contextual Vector jako checklist przed publikacją – jeśli którykolwiek z trzech wymiarów jest słaby, artykuł nie osiągnie pełnego potencjału cytowania.