Eine semantische Suche versteht die Bedeutung einer Anfrage, nicht nur die exakten Wörter. Statt Keyword-Matching wird die Query als Vektor-Embedding repräsentiert und gegen eine Vektordatenbank voller Embeddings zugeordnet – Treffer werden nach Ähnlichkeit der Bedeutung sortiert.
Die Qualität der semantischen Suche steht und fällt mit drei Komponenten: einem geeigneten Embedding-Modell, einer performanten Vektordatenbank und einem Reranker, der die Top-Ergebnisse verfeinert. Für Enterprise-Wissensdatenbanken ist Semantic Search die Basis jedes RAG-Systems.
Für Unternehmens-Wissenssuchen mit eigenen Dokumenten bauen wir die komplette Pipeline im Rahmen unserer KI-Leistungen.
