Suche, die auf Bedeutung matcht, nicht nur Stichwörter — schnell und genau im Maßstab, fast immer hybrid für Präzision.
Stichwortsuche findet nur die eingegebenen Wörter. „Cloud-Kosten senken" verfehlt ein Dokument „Infrastrukturkosten reduzieren" — obwohl genau gemeint. Die Lücke zwischen Eingabe und Formulierung frustriert ständig.
Vektorsuche schließt sie über Bedeutung. Inhalte werden zu Embeddings, und die Suche findet die nächsten — gleiche Bedeutung landet nah beieinander, auch ohne gemeinsame Wörter. Das ist die Retrieval-Engine hinter semantischer Suche und RAG.
Schnell und genau im Maßstab ist eine eigene Disziplin: richtiges Embedding-Modell, Index mit Millisekunden über Millionen Vektoren, und Hybrid aus semantisch und Stichwort.
Wir wählen das Embedding-Modell passend zu Inhalt und Sprachen — es bestimmt Suchqualität mehr als fast alles andere. Dann entwerfen wir Index und Datenbank für Maßstab und Latenz.
Wir bauen fast immer Hybridsuche aus semantisch, Stichwort und Metadaten, weil reine Vektorsuche exakte Begriffe verfehlen kann. Wir tunen gegen echte Nutzeranfragen.
Suche, die Absicht versteht, nicht nur Wörter.
Die Retrieval-Schicht hinter einem geerdeten Assistenten.
Ähnliches nach Bedeutung finden.
Nahe-Duplikate erkennen.
Über Bilder und Text suchen.
Den richtigen Hilfeartikel vor dem Ticket zeigen.
Wir definieren gute Suche für Ihre Nutzer.
Wir bereiten den zu indexierenden Inhalt auf.
Wir wählen Modell und entwerfen den Index.
Wir bauen Hybridsuche und Ingestion.
Wir messen Relevanz und tunen.
Wir liefern den Suchdienst mit Tuning-Anleitung.
Wir wählen Embedding-Modell und Vektor-DB nach Inhalt, Maßstab und Latenz — fast immer Hybridsuche.
Nicht immer. Oft reicht pgvector auf Postgres; bei größerem Maßstab lohnt ein dedizierter Store.
Hängt von Inhalt und Sprachen ab. Wir benchmarken auf Ihren Daten.
Ja, mit mehrsprachigen Embeddings wo nötig.
Rein semantisch verfehlt exakte Begriffe; Hybrid gibt Bedeutung und Präzision.
Kompakte, effiziente Modelle am Edge — geringe Latenz, volle Privatsphäre.
Datenschutzkonforme Trainingsdaten im großen Maßstab — erweitern und ausbalancieren.
Modelle vor dem Einsatz benchmarken, testen und adversarial prüfen.
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