Was bedeutet hybride Suche?

Die Suchtechnologie muss sich an die nuancierten Anforderungen der Benutzer anpassen. Es geht immer um Kontext und Präzision. Einfache stichwortbasierte Suchsysteme bieten nicht mehr das optimale Kundenerlebnis. Stattdessen benötigen Unternehmen KI-gesteuerte Suchsysteme, die das Beste aus beiden Welten vereinen und damit bessere Ergebnisse erzielen können.

Die hybride Suche hat sich als bedeutende Innovation herausgestellt. Diese Art der Website-Suche kombiniert die Präzision herkömmlicher lexikalischer Suchmethoden mit der Tiefe und Interpretationsfähigkeit semantischer Suchfunktionen, durch die sich die Genauigkeit der abgerufenen Ergebnisse erhöht. Zudem wird das Benutzererlebnis erheblich beeinflusst, indem die Intention und Bedeutung der jeweiligen Abfrage interpretiert werden.

 Chatbots und Sprachassistenten haben sich weiterentwickelt und werden auch weiterhin die Erwartungen der Verbraucher an präzise, ausgeklügelte hybride Suchabfragen vom Luxus zur geschäftlichen Notwendigkeit machen. In diesem Blog erfahren Sie mehr über die Besonderheiten der hybriden Suche und die Vereinigung von lexikalischer und semantischer Suche. Lernen Sie Lucidworks Neural Hybrid Search kennen.

Hybride Suche: lexikalische Präzision gekoppelt mit semantischem Tiefblick

Die hybride Suche ist eine fortschrittliche Suchtechnologie, bei der die Stärken der lexikalischen und semantischen Suchtechnologie kombiniert werden, um genauere kontextbezogene Ergebnisse zu erhalten.

So geht‘s:

• Lexikalische Suche – die Stärke präziser Treffer: Die lexikalische Suche ist der herkömmliche Ansatz. Sie basiert auf dem Prinzip der Suche nach exakten Stichworttreffern. Dabei werden Texte und Dokumente nach genauen Übereinstimmungen mit den vom Benutzer eingegebenen Wörtern oder Ausdrücken durchsucht. Die lexikalische Suche eignet sich zwar gut für direkte Abfragen, hat aber oft Probleme mit Mehrdeutigkeiten, Synonymen und Kontexten, sodass sie zu weniger relevanten Ergebnissen führen kann.
• Semantische Suche – das Verständnis des Gemeinten: Im Gegensatz dazu ist die semantische Suche ein moderner Ansatz, der über den reinen Abgleich von Stichwörtern hinausgeht. Dabei wird versucht, die Bedeutung und die Intention der Benutzerabfrage mithilfe der linguistischen Datenverarbeitung (NLP) und maschinellem Lernen zu verstehen. Mit dieser Methode können sprachliche Nuancen wie Kontexte, Synonyme und sogar implizite Bedeutungen erfasst werden, sodass die Website-Suche umfassender und intuitiver verläuft.
• Die Rolle des Vektorraums: Ein wesentlicher Bestandteil der semantischen Suche ist der Begriff des Vektorraums. In diesem Modell werden Wörter, Phrasen und sogar ganze Dokumente in Vektoren umgewandelt, d. h. in numerische Darstellungen in einem großen Raum. Die Position jedes Vektors wird nicht nur durch das Wort selbst bestimmt, sondern auch durch seine Beziehung zu anderen Wörtern und deren Kontext.

Wenn eine Abfrage in einem semantischen Suchsystem durchgeführt wird, übersetzt das System die Abfrage in einen Vektor und durchsucht dann den entsprechenden Vektorraum, um andere Vektoren (d. h. Wörter oder Dokumente) in der Nähe – sprich: mit sehr ähnlicher Bedeutung – zu finden. Diese Methode erreicht insbesondere in komplexen oder spezialisierten Domänen bei der Interpretation und Beantwortung von Benutzerabfragen ein hohes Maß an Präzision.

Darum ist die hybride Suche wichtig: Die semantische Suche kann die Intention einer Benutzerabfrage zwar effektiv interpretieren, eignet sich aber nicht für alle möglichen Anwendungen. In einigen Fällen kann trotz allem eine Stichwortsuche besser geeignet oder gar notwendig sein, um bestimmte Informationen abzurufen. Hier kommt die hybride Suche ins Spiel. 

Entwicklung der hybriden Suche durch maschinelles Lernen und Personalisierung

Mithilfe lexikalischer und semantischer Suchvorgänge kombiniert die hybride Suche einen einfachen Stichwortabgleich mit der tiefgreifenden, kontextbezogenen Interpretationsfähigkeit der semantischen Analyse. Diese Synergie erhöht die Genauigkeit der Website-Suchergebnisse und verbessert insgesamt das Nutzererlebnis, weil die Suchmaschinen intelligenter auf unterschiedliche und komplexe Nutzerbedürfnisse reagieren können.

Darüber hinaus verfeinert die hybride Suche ihren Prozess kontinuierlich durch Feedback-Schleifen mit maschinellem Lernen. Wenn Benutzer mit den Suchergebnissen interagieren, kann das System aus Klickraten, Abfrageverfeinerungen und sogar aus der Sitzungsdauer lernen und seine Algorithmen optimierend anpassen. Durch dieses adaptive Lernen entwickelt sich das Suchsystem mit dem Nutzerverhalten weiter und wird im Laufe der Zeit immer angepasster und präziser.

Darüber hinaus kann die hybride Suche kontextbezogene Daten aus Benutzerprofilen oder vergangenen Interaktionen integrieren, um die Suchergebnisse von vornherein einzugrenzen.

Wenn ein Benutzer beispielsweise häufig innerhalb einer bestimmten Branche nach technischen Spezifikationen sucht, kann die Suchmaschine auf der Website in zukünftigen Suchvorgängen eher technische Inhalte priorisieren. Dadurch werden die Suchergebnisse relevanter und der Benutzer muss weniger Zeit für die Suche nach den richtigen Informationen aufwenden.

Bessere hybride Suche mit KI

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in Suchtechnologien hat die Zusammenführung der lexikalischen und semantischen Suche in hybriden Suchsystemen drastisch verändert und eine nahtlosere und intelligentere Suche ermöglicht.

Der Zweck der KI beginnt mit dem Training von Einbettungsmodellen, die für die semantische Suche von zentraler Bedeutung sind. Diese Modelle werden mithilfe von maschinellem Lernen und linguistischer Datenverarbeitung so ausgelegt, dass sie die Bedeutung von Texten verstehen und interpretieren können. Durch die Analyse großer Datensätze lernen die Einbettungsmodelle, Text als Vektoren in einem mehrdimensionalen Raum darzustellen. Diese Vektoren erfassen nicht nur die Wörter, sondern auch deren Kontext und semantische Beziehungen.

Dies ist besonders nützlich, wenn Kontext und Intention von entscheidender Bedeutung sind. Beispiel: Ein Benutzer sucht auf der Website eines Elektronikhändlers nach „Apple“. Eine rein lexikalische Suche würde Ergebnisse liefern, in denen auch Verweise auf Äpfel berücksichtigt werden. Bei der KI-gestützten semantischen Suche erkennt das System jedoch den Kontext anhand anderer gesuchter Elemente oder Website-Navigationsmuster und schließt daraus, dass der Benutzer an Apple als Technologiemarke interessiert ist und nicht an der Obstsorte.

So verbessert KI die hybride Suche

KI verbessert die hybride Suche wie folgt:

• KI versteht natürliche Sprache, sodass Benutzer komplexe oder vage Abfragen eingeben können und dennoch relevante Ergebnisse erhalten.
• KI verbessert und adaptiert das Sprachverständnis durch die Analyse umfangreicher Datensätze, was zu genaueren Suchergebnissen führt.
• KI analysiert das Feedback und Verhalten der Benutzer, um die Suchergebnisse anzupassen und ein personalisiertes Erlebnis zu erreichen.
• Durch Einbettungsmodelle kann KI die Bedeutung und Beziehung einzelner Wörter verstehen und so das Sucherlebnis verbessern.
•     KI reduziert Fehltreffer durch das Erkennen von Tippfehlern, Rechtschreibfehlern und Wortvariationen.

Die hybride Suche kann außerdem den Kundensupport verbessern, indem sie Kundenabfragen effektiver interpretiert und löst. Wenn beispielsweise ein Techniker auf der Website eines Komponentenanbieters nach „Widerstand“ sucht, würde eine lexikalische Suche zu lauter irrelevanten Dokumenten führen, die einfach das Stichwort enthalten. Im Gegensatz dazu versteht die KI-gestützte hybride Suche, dass sich die Abfrage auf elektrische Bauelemente bezieht. Sie schränkt die Ergebnisse auf die Kontexte ein, die sich auf elektrische Widerstände beziehen, und liefert so treffsicherere, relevante Informationen.

Die Zukunft der Suchtechnologie mit Neural Hybrid Search™

Lucidworks Neural Hybrid Search™ ist eine moderne Lösung im Bereich der Suchtechnologien. Sie bildet eine robuste, integrierte Plattform, die die Möglichkeiten der lexikalen und semantischen Suche verbessert, ohne dass eine externe Verbindung zu Lucidworks AI erforderlich ist. Diese Autonomie vereinfacht die Implementierung und stellt den Benutzern direkt ein leistungsstarkes Tool zur Verfügung.

Neuronal Hybrid Search™ verbessert die traditionelle lexikalische Suche durch Integration ausgefeilter Regeln für eine bessere Interpretation der Abfragen. Dazu gehören Synonymerweiterung, Schreibweisennormalisierung und die Erkennung und Anpassung gängiger Abkürzungen.

Gleichzeitig wird die semantische Suchkomponente durch erweiterte Einbettungsmodelle unterstützt, die die Bedeutung des Textes analysieren. Diese Modelle verstehen komplexe Beziehungen zwischen Wörtern und Ausdrücken, sodass das System die Intention des Nutzers erfassen und Suchergebnisse liefern kann, die semantisch mit der Abfrage im Beziehung stehen und nicht nur syntaktisch abgeglichen werden.

Verbesserungen und Tools der Lucidworks-Plattform:

Lucidworks stellt mehrere zusätzliche Tools und Frameworks zur Verfügung, die Website-Suchfunktionen verbessern. Die Plattform umfasst ein Modelltrainings-Framework, das die Entwicklung und Feinabstimmung universeller und benutzerdefinierter Modelle unterstützt. Dieses Framework ist besonders nützlich für Unternehmen, die ihre Suchwerkzeuge an hochspezialisierte Inhalte oder Benutzerinteraktionen anpassen möchten.

KI-Orchestrierungsfunktionen stellen eine weitere bedeutende Verbesserung auf der Lucidworks-Plattform dar. Diese Funktionen ermöglichen die nahtlose Integration und Verwaltung verschiedener KI-Modelle, einschließlich solcher für Stichwortextraktion, Inhaltszusammenfassung und komplexere KI-gesteuerte Suchanreicherungen. Die Orchestrierung sorgt dafür, dass alle Komponenten der hybriden Suche harmonisch interagieren, den Suchprozess optimieren und optimale Ergebnisse liefern.

Lassen Sie sich nicht von den Einschränkungen herkömmlicher Suchsysteme bremsen. Machen Sie den ersten Schritt hin zu einem besseren Sucherlebnis mit einer umfassenden Funktions-Checkliste – und erkunden Sie noch heute das interaktive Search Path Tool von Lucidworks.