Die Hybrid-Suche kombiniert die Übereinstimmung von Suchbegriffen mit semantischem Verständnis, sodass Sie sowohl exakte Suchanfragen als auch Suchanfragen in natürlicher Sprache in einem einzigen System verarbeiten können. Dies verbessert die Relevanz, ohne dass die Genauigkeit darunter leidet.

Suchvektoren sind mathematische Darstellungen von Text, in diesem Fall sowohl von Suchanfragen als auch von indizierten Elementen (Produkte, Datensätze, Seiten usw.). Künstliche Intelligenz basiert auf Vektorarithmetik. Vektoren verstehen den Kontext von Text. Eine keywordbasierte Suchmaschine würde nicht erkennen, dass „Schnee“, „Kälte“ und „Winter“ miteinander in Zusammenhang stehen, aber vektorbasierte Suchmaschinen verstehen diese Zusammenhänge und liefern bessere Ergebnisse als Suchmaschinen, die nur mit Keywords arbeiten.

Neuralsearch ist eine Neural-Hashing-Engine – eine KI-basierte Datenbereitstellungs-Engine, die mithilfe neuronaler Netze Suchvektoren in Hashes komprimiert, die nur ein Zehntel des Arbeitsspeichers beanspruchen und KI-basierte Abfragen um mehrere Größenordnungen beschleunigen. Dadurch können wir KI-basierte Suchanfragen in Millisekunden und in großem Maßstab bereitstellen. Erfahren Sie mehr über Neural Hashing.

NeuralSearch steht für die Weiterentwicklung der Suchtechnologie und kombiniert:

• Stichwortsuche: Blitzschnelle exakte Treffer, wenn Kunden genau wissen, was sie wollen
• Semantisches Verständnis: KI-gestütztes Verständnis, das Absichten über exakte Schlüsselwörter hinaus erkennt
• NeuralScore-Blending-Algorithmus: Kombiniert auf intelligente Weise die Ergebnisse beider Ansätze für optimale Relevanz.

Das Ergebnis? Eine Sucherfahrung, die sowohl bei häufig gestellten Suchanfragen als auch bei Long-Tail-Suchen bessere Ergebnisse liefert und so die Interaktionen und Zufriedenheit der Nutzer insgesamt erhöht.

NeuralSearch unterstützt KI-Systeme dabei, in Echtzeit relevante Ergebnisse aus Ihren Daten abzurufen. Dadurch wird sichergestellt, dass dialogorientierte oder generative Anwendungen auf korrekten Informationen basieren, wodurch die Antworten nützlicher und zuverlässiger werden.

Ja. Sie können das Gleichgewicht zwischen Keyword- und semantischem Ranking anpassen, Filter anwenden und verschiedene Konfigurationen testen, um die Relevanz im Griff zu behalten.

Viele Vektorsuchsysteme legen den Schwerpunkt auf semantische Ähnlichkeit, können jedoch zu Verzögerungen führen oder die Genauigkeit beeinträchtigen. NeuralSearch kombiniert semantisches Verständnis mit dem Abgleich von Schlüsselwörtern, um schnelle und präzise Ergebnisse in großem Maßstab zu liefern.

NeuralSearch kann das tatsächliche Nutzerverhalten einbeziehen, um die Ergebnisse im Laufe der Zeit zu verbessern. So lässt sich priorisieren, was am besten funktioniert, während gleichzeitig die volle Kontrolle über das Ranking erhalten bleibt.