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 neuronale Hashing-Engine – eine KI-Datenverarbeitungs-Engine, die neuronale Netzwerke nutzt, um Suchvektoren in Hashes zu komprimieren, die nur ein Zehntel des Arbeitsspeichers benötigen und KI-basierte Abfragen um ein Vielfaches beschleunigen. Dadurch können wir KI-Suchen in Millisekunden und in großem Umfang bereitstellen. Erfahren Sie mehr über neuronales 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.