Suchtechnologie und Retrieval Engineering für Search- und KI-Systeme in Produktion
Erfahrung mit Such- und Retrievalsystemen in Produktion
LexisNexis
Primer AI
Binance
Splore AI
Curated AI
IPRally
Achmea Impact Ventures
gem.app“The Vespa audit was thorough, clearly structured, and addressed exactly what we needed—performance, scalability, and cost optimization. Their depth of search expertise and clear communication stood out throughout the engagement.”
“Searchplex delivered a hybrid, multilingual search solution that elevated our document retrieval system, resulting in faster & more precise searches across multiple languages. This capability was crucial for our legal tech needs.”
“Excited about this partnership. Many of the customers we speak to are held back by not having the development capacity in-house to build the solutions they want on Vespa. Searchplex can help with that.”
Erst das Problem verstehen, dann die Architektur wählen
Nicht jedes Suchproblem braucht eine neue Plattform. Manchmal liegt der Gewinn in besserem Retrieval, Ranking oder besserer Evaluation auf dem bestehenden Stack. Manchmal ist die Architektur selbst die Einschränkung. Wir beginnen bei der Workload und dem gewünschten Suchverhalten und leiten daraus ab, was sich technisch ändern muss.
Für Nutzer ist Search die Erfahrung: eine Suchleiste, Filter, Empfehlungen oder die Antwort eines Assistenten. Retrieval ist die Engineering-Schicht darunter: wie Daten modelliert und indexiert werden, welche Dokumente oder Produkte als Kandidaten abgerufen werden, wie sie gerankt werden und wie schnell das geschieht. Retrieval Engineering bedeutet, diese Schicht zu entwerfen, zu bauen und zu messen.
Moderne Suchtechnologie geht über klassische Keyword-Suche hinaus. Hybrid Search (hybride Suche) kombiniert lexikalische Volltextsuche mit semantischer Suche bzw. Vektorsuche (Vector Search). In Produktion kommen Filterung, Ranking und Reranking, Echtzeit-Updates und kontinuierliche Evaluation hinzu. Welche Kombination passt, hängt davon ab, wonach Nutzer suchen, wie die Daten aussehen und was das System im Betrieb leisten muss.
Elasticsearch, OpenSearch und Solr modernisieren
Viele Organisationen betreiben ihre Suchplattform auf Elasticsearch, OpenSearch oder Apache Solr. Das sind ausgereifte Plattformen und für viele Workloads das richtige Werkzeug. Die Frage ist nicht, ob sie gut sind, sondern ob sie noch zu dem passen, was Ihr Produkt oder Ihre Organisation heute von Search verlangt.
Ein Stack wird zur Einschränkung, wenn Relevanzverbesserungen an der Architektur scheitern, wenn Hybrid- oder Vektorsuche zunehmend wie eine nachträgliche Erweiterung behandelt werden muss, wenn Ranking und Filterung im großen Maßstab langsam oder teuer werden oder wenn Echtzeit-Updates und Personalisierung immer mehr Workarounds erfordern.
Datenmodell, Retrieval-Architektur, Ranking und Infrastruktur erfassen
Wir bestimmen, wo die Einschränkung tatsächlich liegt.
Konfiguration, Relevanz oder Evaluation
Liegt die Einschränkung dort, verbessern wir den bestehenden Stack.
Architektur als Engpass
Liegt sie in der Architektur selbst, begründen wir eine Migration mit Belegen.
Bei einer Migration sichern wir Query Parity ab: Der neue Stack muss bei der für die Workload relevanten Suchqualität nachweislich gleichwertig oder besser abschneiden. Wir vergleichen Abfrageergebnisse, Schema, Ranking, Performance und Kosten nachvollziehbar. So wird Replatforming zu einem kontrollierten Engineering-Schritt statt zu einem Sprung auf Basis von Annahmen.
Vespa.ai Beratung, Migration und Implementierung
Searchplex beginnt beim Retrieval-Problem und wählt danach die Architektur. Für Produktionssysteme ist Vespa.ai oft unsere bevorzugte Plattform, weil es lexikalisches Retrieval, Vektorsuche, Ranking, ML-Serving und Echtzeit-Updates in einem Serving-System vereint.
Das macht Vespa.ai zu einer starken Grundlage für Hybrid Search, RAG, Empfehlungen, Personalisierung und KI-Agenten in Produktion. Searchplex ist offizieller Vespa.ai-Partner und zertifizierter Vespa Project & Implementation Partner. Vespa.ai läuft als Vespa Cloud oder self-hosted. Wir beraten zu der Wahl, die zu den technischen Anforderungen und dem Betriebskontext Ihrer Organisation passt.
Evaluation und Proof of Concept
Migration
Implementierung
Optimierung und Support
Suchrelevanz, Ranking und Query Understanding
Suchrelevanz beschreibt, wie gut die gefundenen und gerankten Ergebnisse zum Informationsbedarf der Nutzer passen. Wir untersuchen, wo Qualität verloren geht – im Query Understanding, im Retrieval, bei der Filterung oder im Ranking – und messen das mit Offline-Evaluation, geeigneten Metriken und, wo möglich, Online-Experimenten.
Unterscheidung nach Anfrageklassen
Suche in deutscher Sprache
Ein messbarer Engineering-Prozess
AI Search, RAG und KI-Agenten
Die Retrieval-Schicht bestimmt maßgeblich, welche Informationen ein RAG-System oder KI-Agent überhaupt nutzen kann. Die Kette reicht vom LLM oder Agenten über Retrieval und Ranking zu Kontext und Antwort. Was früh in dieser Kette fehlt oder zu niedrig gerankt wird, lässt sich später oft nicht mehr zuverlässig ausgleichen.
Mehr als Embeddings und Vektorsuche
Mehrere Suchaktionen, eine Retrieval-Grundlage
Finden Sie den richtigen Einstieg.
Manche Teams brauchen ein Search Stack Audit. Andere einen gezielten Proof of Concept, einen Greenfield-Build, Relevance Engineering oder Unterstützung bei Vespa.ai.
Search Stack Audit
Migration & Modernisierung
Relevance Engineering & Optimierung
Proof of Concept & Build
Wo Suche geschäftskritisch ist
E-Commerce und Product Discovery
Enterprise Search und Wissensplattformen
Recht, Steuern und regulierte Bereiche
Erfahrung aus komplexen Suchsystemen in Europa
Suche für steuerliche Recherche
Für Nextens haben wir das Produktionssuchsystem hinter steuerlichen Recherche-Produkten auditiert und neu konzipiert. Im Fokus standen bessere Relevanz, ein besserer Umgang mit versionierten Inhalten und mehr Kontrolle über das Retrieval.
Von semantischer zu hybrider, mehrsprachiger Rechtsrecherche
Wir haben CuratedAI dabei unterstützt, von rein semantischer Suche zu hybridem, mehrsprachigem Retrieval auf Vespa.ai zu wechseln. EU-Recht und belgisches nationales Recht sind damit auf Englisch, Französisch und Niederländisch zuverlässig durchsuchbar.
Vespa.ai-Architekturaudit für Patentrecherche
Für IPRally haben wir die Architektur einer produktiven Patentsuchplattform auf Vespa.ai geprüft – mit Blick auf Suchverhalten, Datenrepräsentation, Infrastruktur und Performance.
Erfahrung mit mehrsprachiger Suche und globalen Suchsystemen
Searchplex verfügt über praktische Erfahrung mit mehrsprachigen Suchsystemen und globalen Suchplattformen, darunter Deutsch, Niederländisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch und weitere Sprachen internationaler Produkte.
Mehrsprachige Suche ist mehr als Übersetzung. Tokenisierung, linguistische Analyse, Normalisierung, Synonyme, Morphologie, Query Understanding, Ranking und Evaluation können sich je nach Sprache und Domäne unterscheiden. Die richtige Lösung hängt von den tatsächlichen Suchanfragen, Inhalten und Retrieval-Anforderungen ab.
Diese Erfahrung stammt auch aus der Arbeit an groß angelegten Suchsystemen für internationale Unternehmen und fließt heute in Search Modernisierung, Relevance Engineering, mehrsprachiges Retrieval und Vespa.ai-Implementierungen ein.
Schriftliche Projektkommunikation, Spezifikationen und Dokumentation können auf Deutsch erfolgen. Meetings und mündliche technische Abstimmungen finden auf Englisch statt.
Searchplex aus den Niederlanden
Searchplex B.V. ist ein niederländisches Spezialunternehmen für Search und Retrieval Engineering mit Sitz in Amsterdam (KVK 89631315).
Wir arbeiten mit Produkt-, Engineering- und Search-Teams in Europa und international an Systemen, bei denen Suchqualität, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit zentrale Produktanforderungen sind.
Häufig gestellte Fragen
Beginnen Sie dort, wo die Einschränkung liegt
Manche Teams brauchen ein Search Stack Audit. Andere einen gezielten Proof of Concept, einen Greenfield-Build, Relevance Engineering oder Unterstützung bei Vespa.ai. Beginnen Sie dort, wo die Einschränkung tatsächlich liegt.