Semantische Suche
Suche, die Bedeutung statt reine Stichwortübereinstimmung nutzt, basierend auf Embeddings und semantischen Repräsentationen.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Bias oder Halluzinationen durch vortrainierte Modelle
- Datenschutzprobleme beim Umgang mit sensiblen Inhalten
- Kostenexplosion durch große Vektor-Indizes und Modellinferenz
- Hybrid-Ansatz: Keyword-Filtering vor Vektor-Retrieval nutzen.
- Regelmäßige Re-Embedding-Pipelines für veraltete Dokumente
- Automatisiertes Evaluation-Framework mit Nutzerfeedback
I/O & Ressourcen
- Quellkorpus (Dokumente, Produktdaten, Logs)
- Metadaten und Taxonomien
- Embedding-Modelle oder -Pipeline
- Gerankte Trefferlisten mit Scores und Quellen
- Erklärungen oder Highlighted Passagen
- Monitoring-Metriken und Nutzerfeedback
Beschreibung
Die semantische Suche ergänzt reine Stichwortsuche durch semantische Repräsentationen (Embeddings) und ermöglicht die Auffindbarkeit von Inhalten nach Bedeutung statt Wortübereinstimmung. Sie nutzt Vektorähnlichkeit, Wissensgraphen und Ranking-Signale, um Relevanz in Dokumenten, Chatbots und Produktsuche erheblich zu steigern. Bei Einführung sind Datenaufbereitung, Modellwahl und Evaluationsmetriken entscheidend.
✔Vorteile
- Verbesserte Relevanz durch Bedeutungsabgleich
- Bessere Überbrückung von Synonymen und Sprachvarianten
- Flexibler Einsatz über verschiedene Dokumenttypen
✖Limitationen
- Benötigt erklärbare Ranking-Signale für Auditierbarkeit
- Höherer Speicher- und Indexierungsaufwand (Vektoren)
- Abhängigkeit von Embedding-Qualität und Domänenanpassung
Trade-offs
Metriken
- Mean Reciprocal Rank (MRR)
Misst, wie hoch relevante Treffer im Ranking erscheinen.
- Recall@K
Anteil relevanter Dokumente in den Top-K-Ergebnissen.
- P95-Latenz
95. Perzentil der Antwortzeit unter Produktionslast.
Beispiele & Implementierungen
Unternehmens-Wissensdatenbank mit Embeddings
Interne Dokumente wurden ge-embeddet und über einen Vektorindex auffindbar gemacht; Supportfälle werden schneller gelöst.
E‑Commerce Semantic Ranking
Produktbeschreibungen und Nutzeranfragen werden semantisch gemappt, was zu besseren Suchergebnissen und höheren Conversion-Raten führte.
Chatbot mit Passage-Retrieval
Kontextuelle Passage-Retrieval-Strategien liefern präzisere Quellenangaben in Antworten eines Knowledge-Chatbots.
Implementierungsschritte
Anforderungsanalyse: Relevanzkriterien und SLOs definieren.
Datenaufbereitung: Korpus bereinigen, Metadaten anreichern.
Modellauswahl: Embedding-Modelle evaluieren und feintunen.
Indexierung: Vektoren erzeugen und in Index laden.
Testing & Rollout: A/B-Tests, Monitoring und inkrementelle Einführung.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Nicht versionierte Embedding-Pipelines erschweren Reproduzierbarkeit.
- Fehlendes Monitoring für Index-Drift führt zu Qualitätsverlust.
- Ad-hoc Fallback-Regeln erhöhen langfristige Wartungskosten.
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Verwendung generischer Embeddings ohne Domänenanpassung führt zu schlechten Treffern.
- Ignorieren von Datenschutzregeln beim Indexieren sensibler Inhalte.
- Alleinige Abhängigkeit von Vektor-Score ohne Fallbacks bei OOV-Queries.
Typische Fallen
- Mangelnde Evaluationsdaten verfälschen Wahrnehmung der Relevanz.
- Überoptimierung auf Benchmarks statt produktrelevanter Metriken.
- Kostenüberschätzung für Inferenz- und Speicherbedarf unterschätzen.
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Rechen- und Speicherbudget für Indizes und Modelle
- • Datenschutz- und Compliance-Vorgaben
- • Latenz-SLOs für interaktive Anwendungen