AIR Search: Semantische Suche mit KI – Effizienzsteigerung durch kontextbasierte Informationsfindung

17.7.2025

Für Unternehmen wird es zunehmend schwieriger, relevante Inhalte effizient zu identifizieren. Klassische Volltextsuchen stoßen dabei an strukturelle und konzeptuelle Grenzen: Sie liefern Ergebnisse auf Basis exakter Schlüsselwörter, ohne die inhaltliche Bedeutung oder den semantischen Kontext zu berücksichtigen. Mit der zunehmenden Digitalisierung von Geschäftsprozessen – insbesondere im Wissensmanagement, in der IT-Dokumentation und im Vertragswesen – steigt der Bedarf an intelligenten Suchlösungen, die nicht nur Zeichenketten vergleichen, sondern Inhalte verstehen.

AIR Search adressiert genau dieses Problemfeld mit einem modernen, auf künstlicher Intelligenz basierenden Ansatz. Die semantische Suchmaschine nutzt Technologien wie Natural Language Processing (NLP), Embeddings und vektorbasierte Ähnlichkeitsberechnung, um Nutzeranfragen inhaltlich zu interpretieren und kontextuell passende Antworten zu liefern. Statt sich auf sture Schlagwortsuche zu verlassen, übersetzt AIR Search Wörter und Sätze in sogenannte „Embeddings“ – das sind Zahlenformate, die die Bedeutung und den Zusammenhang von Begriffen abbilden. So erkennt die Suchmaschine, dass etwa „Notebook“ und „Laptop“ in vielen Fällen dasselbe meinen. Mit Hilfe der Vektorsuche kann AIR Search dann besonders effizient nach inhaltlich ähnlichen Informationen suchen – auch wenn diese ganz anders formuliert sind als die ursprüngliche Anfrage. Das macht die Suche nicht nur genauer, sondern auch deutlich intuitiver für den Nutzer. Dieser Beitrag beleuchtet die technologischen Grundlagen, den praktischen Nutzen und die Integrationsmöglichkeiten dieser KI-gestützten Suchlösung.

1. Von der Schlagwortsuche zur semantischen Informationserschließung

Traditionelle Suchmaschinen – etwa in Dateiverzeichnissen, Intranets oder Dokumentenmanagementsystemen – basieren meist auf exakter Wortübereinstimmung. Dabei wird der eingegebene Begriff mit indizierten Textinhalten verglichen und Treffer werden oft nach Häufigkeit oder Position des Begriffs im Dokument sortiert. Dieser Ansatz funktioniert gut bei eindeutigen Begriffen, scheitert jedoch bei Synonymen, unklaren Formulierungen oder kontextabhängigen Bedeutungen.

Im Gegensatz dazu verfolgt die semantische Suche einen bedeutungsorientierten Ansatz: Hier wird die Suchanfrage zunächst linguistisch analysiert und durch moderne Sprachmodelle in einen semantischen Vektorraum überführt. Anstatt nach Zeichenketten zu suchen, wird nach inhaltlich ähnlichen Konzepten gefiltert. Das ermöglicht, auch dann relevante Ergebnisse zu liefern, wenn die Begriffe in den Dokumenten abweichen – etwa bei Synonymen oder verwandten Fachtermini.

Was macht AIR-Search so treffsicher? - Embeddings & Vektorsuche einfach erklärt

Die Technologie hinter AIR Search vereint effizienter Datenstrukturierung mit moderne Sprachmodellen – das klingt komplex, ist aber in der Anwendung überraschend intuitiv.

Embeddings – Bedeutung statt Wortform

Wörter, Sätze oder ganze Dokumente werden durch KI in sogenannte Vektoren übersetzt – also in Zahlen, die nicht das Wort selbst, sondern dessen Bedeutung abbilden. So erkennt das System, dass „Notebook“ und „Laptop“ oft dasselbe meinen.

Vektorsuche – Intelligentes Finden

Statt nach exakten Begriffen zu suchen, vergleicht AIR Search die Bedeutung Ihrer Anfrage mit den Inhalten der Datenbank. Das funktioniert auch bei Synonymen oder anders formulierten Fragen – und liefert dadurch relevantere Ergebnisse.

Ihr Vorteil als Nutzer oder Entscheider

• Weniger Frust durch irrelevante Treffer
• Verständliche Antworten – auch bei komplexen Fragen
• Schnellere Orientierung in großen Datenmengen

2. Technologische Basis: Wie AIR Search Inhalte versteht

Die Kerntechnologie von AIR Search beruht auf modernen KI-Ansätzen, insbesondere im Bereich NLP. Zum Einsatz kommen sogenannte Transformermodelle wie BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) oder SBERT (Sentence-BERT), die in der Lage sind, die semantische Struktur eines Textes zu analysieren und in einen hochdimensionalen Vektorraum zu übertragen.

2.1 Embeddings und Vektorsuche

Jeder Satz, jede Phrase und jedes Dokument wird als Vektor – also als mathematischer Punkt im Raum – abgebildet. Die Nähe dieser Vektoren zueinander spiegelt die semantische Ähnlichkeit wider. Bei einer Suchanfrage wird auch diese in einen Vektor übersetzt und mittels cosine similarity oder anderer Distanzmetriken mit den gespeicherten Dokumentenvektoren verglichen. Ergebnisse mit geringer Distanz, also hoher semantischer Ähnlichkeit, werden bevorzugt angezeigt.

Diese Technik ermöglicht eine fehlertolerante, kontextbasierte Suche, die über rein formale Übereinstimmungen hinausgeht. AIR Search nutzt hierbei optimierte Vektordatenbanken wie FAISS oder OpenSearch mit ANN-Indexierung, um auch bei großen Datenmengen performante Suchzeiten sicherzustellen. ANN steht für „Approximate Nearest Neighbor“ – eine Methode, bei der nicht jede mögliche Übereinstimmung geprüft wird, sondern besonders wahrscheinliche Treffer blitzschnell eingegrenzt werden. So findet AIR Search in Sekundenbruchteilen relevante Ergebnisse, auch wenn Milliarden von Vektoren durchsucht werden müssen. Der Vorteil: hohe Suchgeschwindigkeit bei nur minimalem Genauigkeitsverlust – ein perfekter Kompromiss zwischen Qualität und Effizienz.

2.2 Wie bewertet AIR Search Ergebnisse und wie entstehen gespeicherte Vektoren?

Die Vektoren, die AIR Search verwendet, werden bei der Indexierung der zugrunde liegenden Inhalte erzeugt. Das können Dokumente, Webseiten, Datenbankeinträge oder Support-Tickets sein. Mithilfe unseres vortrainierten KI-Modells (z. B. BERT oder Sentence Transformers) werden diese Inhalte in die genannten semantischen Vektoren umgewandelt. Die Suchintelligenz kann aber individuell auf spezielle Unternehmensanforderungen durch spezifische Trainingsdaten für unsere vortrainierten Modelle zugeschnitten werden.

Effizient und ganz ohne Training wird aber bei Änderungen im Datenbestand, wie z.B. neue Dokumente, Webseiten usws., der Index automatisch aktualisiert.

Ein wichtiger Punkt für den operativen Betrieb: Ein einmal vektorisierter Inhalt bleibt stabil. Der erzeugte Vektor verändert sich nicht mehr – auch wenn später durch viele Änderungen weitere Inhalte in den Index aufgenommen werden. Das sorgt für Konsistenz, Nachvollziehbarkeit und hohe Effizienz im laufenden Systembetrieb.

2.3 Kontextualisierung und Sprachverständnis

Darüber hinaus integriert AIR Search spezialisierte Sprachmodelle, die in der Lage sind, Domänenwissen zu berücksichtigen. Ein juristischer Text wird so anders verarbeitet als ein technischer Handbuchauszug. Durch kontextsensitives Fine-Tuning kann AIR Search auf die spezifische Fachsprache einzelner Branchen abgestimmt werden – ein entscheidender Vorteil gegenüber generischen KI Suchmaschinen.

2.4 Retrieval-Augmented Generation (RAG) gibt konkrete Antworten

Zusätzlich zur semantischen Suche, welche eine Erweiterung bzw. Verbesserung der Schlüsselwort-basierten Suche darstellt, bietet AIR Search auch die Anbindungsmöglichkeit von RAG und damit zusätzliche Verarbeitungsmöglichkeiten von Datenbanken, Dokumenten, oder Knowledge bases.

Während die Semantische Suche ausformulierte Nutzerfragen durch das Ranking von Suchergebnissen beantwortet, wird im RAG-Prozess ein generatives LLM (Large Language Model) mit einer semantischen Suche kombiniert, um die Antworten des LLMs mit Informationen aus Kundendokumenten anzureichern. LLMs sind große Sprachmodelle wie Llama 3.2 oder ChatGPT 4.0, welche mit riesigen Mengen an Daten trainiert wurden. RAG kann dabei genauere und fundiertere Antworten liefern als ein generisches LLM, da zusätzlich zu den Trainingsdaten des Sprachmodells Dokumente, aus welchen mittels semantischer Suche Informationen eingeholt werden, zur Generierung der Antwort hinzugezogen werden.

Der RAG-Prozess gestaltet sich folgendermaßen: Erst wird die Nutzereingabe als Suchanfrage verwendet, mit welcher die semantische Suche auf Nutzerdokumente durchgeführt wird. Die Top-Suchergebnisse, also jene Dokumente welche bei der semantischen Suche als Ergebnisse aufscheinen, werden nun als Kontext für die Antwort des Sprachmodells verwendet. Schließlich gibt das RAG-System eine Fließtextantwort aus, welche die Inhalte der Top-Suchergebnisse miteinbezieht. Die zur Antwortgenerierung verwendeten Dokumente können außerdem als Quellen angeführt werden, was zu einer vertrauenswürdigeren Antwort mit höherer Nachvollziehbarkeit führt.

3. Praxisnahe Einsatzszenarien: Semantische Suche in realen Arbeitsprozessen

Die Einsatzmöglichkeiten von AIR Search erstrecken sich über nahezu alle Branchen und Funktionsbereiche hinweg. Besonders dort, wo große Mengen an unstrukturierten Textdaten vorliegen, zeigt die semantische Suche ihr volles Potenzial.

3.1 Einsatzszenario 1: Wissensmanagement und interne Dokumentation

In großen Organisationen existieren oft tausende Dokumente, Leitfäden und SOPs (Standard Operating Procedures), die im Arbeitsalltag benötigt werden. AIR Search erlaubt es Mitarbeitenden, mit natürlichsprachlichen Fragen schnell die relevanten Passagen oder Dokumente zu identifizieren. Statt stundenlang in Ordnerstrukturen oder Wikis zu recherchieren, liefert die semantische Suche direkt verständliche und präzise Ergebnisse – auch bei uneinheitlicher Benennung und wechselnden Begriffen. Für kombinierte Antworten aus mehreren Quellen (gefundenen Dokumenten) kommt optional AIR Search mit RAG zum Einsatz.

Nachfolgende Antwortbeispiel für die Abfrage „Was muss ich bei der Erfassung einer Lieferung im System beachten?“ zeigt den Unterschied zwischen AIR Search mit und ohne RAG Erweiterung.

Antwort von semantische Suche AIR Search ohne RAG

Gefundene Dokumente:

– Lieferprozess_Erfassung_SOP.pdf – Checkliste_Wareneingang.xlsx

Gefundene Textpassage (aus PDF):

Lieferungen sind im Modul ‚Wareneingang‘ zu erfassen. Erforderlich sind die Eingabe der Lieferscheinnummer, das Lieferdatum sowie die Artikelnummern mit Menge. Abweichungen sind zu dokumentieren.

Die semantische Suche findet passende Abschnitte, aber der Nutzer muss selbst mehrere Dokumente durchgehen, um ein vollständiges Bild zu erhalten.

Antwort von semantische Suche AIR Search mit RAG

Bei der Erfassung einer Lieferung müssen Sie im Modul ‚Wareneingang‘ die Lieferscheinnummer, das Lieferdatum und die gelieferten Artikel mit den jeweiligen Mengen eingeben. Prüfen Sie dabei, ob Mengen oder Artikel vom Auftrag abweichen, und dokumentieren Sie eventuelle Differenzen. Abschließend wird der Wareneingang verbucht und die Lieferung im System freigegeben.

Die RAG-Antwort ist sofort verständlich, vollständig und kombiniert mehrere Inhalte, ohne dass der Nutzer selbst lesen oder vergleichen muss.

Zusammengefasst sind die Unterschiede zwischen semantischer Suche mit und ohne RAG:

3.2 Einsatzszenario 2: Technischer Support und Ticket-Systeme

Support-Mitarbeitende stehen täglich vor der Herausforderung, Fehlerbeschreibungen zu verstehen und passende Lösungen zu finden. AIR Search kann automatisch ähnliche Fälle aus früheren Tickets, Foreneinträgen oder internen Wissensdatenbanken vorschlagen. Durch die semantische Erkennung von Problembeschreibungen werden Zusammenhänge aufgedeckt, die durch rein keyword-basierte Suche unentdeckt bleiben. Das beschleunigt nicht nur die Bearbeitungszeit, sondern verbessert auch die Lösungsqualität.

3.3 Einsatzszenario 3: Vertragsanalyse und Compliance-Prüfung

Juristische Texte sind geprägt von komplexen Formulierungen, Variationen und Referenzen. AIR Search bietet hier eine semantische Durchsuchbarkeit von Vertragswerken, AVVs, Richtlinien oder Prüfberichten – selbst bei inhaltlich ähnlichen, aber sprachlich unterschiedlichen Passagen. Auch DSGVO-relevante Inhalte wie Speicherfristen, Betroffenenrechte oder Datenweitergaben lassen sich effizient identifizieren. Unternehmen im regulierten Umfeld profitieren dadurch von einer fundierten, auditfähigen Informationserschließung. Je nach Bedarf kann man sich hier auch für eine reine semantische Sucher oder ein RAG-Erweiterung von AIR Search entscheiden.

Nachfolgend je ein Beispiel für eine Antwort mit und ohne RAG auf die Frage „Welche Speicherfristen gelten laut DSGVO für personenbezogene Daten in Verträgen mit Auftragsverarbeitern?“.

Antwort ohne RAG (nur semantische Suche):

Gefundene Dokumente:

– Muster-AVV_2023.pdf – Richtlinie_Datenschutz_Vertragsverarbeitung.docx – DSGVO_Art_28_und_Art_5_Auszug.pdf

Gefundene Textpassagen:

– Personenbezogene Daten dürfen nicht länger gespeichert werden, als es für die Zwecke erforderlich ist, für die sie verarbeitet werden.

– Nach Beendigung der Verarbeitung sind die Daten gemäß den vertraglichen Regelungen oder gesetzlichen Vorgaben zu löschen.

– Der Auftraggeber kann Löschfristen vorgeben; der Auftragnehmer hat dies zu dokumentieren.

Die semantische Suche liefert inhaltlich passende Auszüge – der Nutzer muss sie aber selbst sichten, vergleichen und interpretieren.

Antwort mit RAG (semantische Suche + generative KI)

Generierte Antwort (basierend auf den gefundenen Dokumenten):

Laut DSGVO dürfen personenbezogene Daten nur so lange gespeichert werden, wie sie für den jeweiligen Verarbeitungszweck erforderlich sind (vgl. Art. 5 Abs. 1 lit. e DSGVO). In Verträgen mit Auftragsverarbeitern wird dies häufig durch konkrete Lösch- oder Rückgabefristen ergänzt, die bei Vertragsende greifen. Der Verantwortliche kann dabei Fristen festlegen, die der Auftragsverarbeiter einhalten und dokumentieren muss (vgl. Art. 28 Abs. 3 lit. g DSGVO).

4. Integration in bestehende IT-Umgebungen

Ein wesentliches Merkmal von AIR Search ist die flexible und sichere Einbindung in vorhandene Systeme. Die Lösung bietet standardisierte Schnittstellen (RESTful API, OpenSearch-Kompatibilität) und kann sowohl als On-Premise-Installation als auch in einer kontrollierten Cloud-Umgebung betrieben werden.

4.1 Datenquellen und Indexierung

AIR Search unterstützt zahlreiche Datenquellen: Dateiablagen, Datenbanken, Content-Management-Systeme, SharePoint, E-Mail-Postfächer und strukturierte APIs. Die Indexierung erfolgt inkrementell und kann durch spezifische Parser (z. B. für PDF, DOCX, JSON oder Markdown) erweitert werden. Dabei bleiben strukturierte und unstrukturierte Inhalte gleichwertig durchsuchbar.

4.2 Datenschutz und IT-Sicherheit

Insbesondere bei sensiblen Informationen ist Datensicherheit essenziell. AIR Search wurde mit Fokus auf DSGVO-Konformität, Datenklassifizierung und Zugriffssteuerung konzipiert. Alle Verarbeitungsschritte erfolgen nachvollziehbar und auditierbar. Zudem unterstützt die Lösung rollenbasierten Zugriff, Verschlüsselung und optional die lokale Verarbeitung ohne Datenabfluss, was sie für sicherheitskritische Branchen wie Behörden, Banken oder Gesundheitswesen besonders attraktiv macht.

5. Zukunftsperspektiven: KI-gestützte Suchlösungen im Wandel

Die semantische Suche steht am Beginn einer umfassenden Transformation der Unternehmens-IT. AIR Search bildet dabei nicht nur ein Tool zur effizienteren Informationsrecherche, sondern wird zunehmend zum zentralen Interface für wissensbasierte Arbeit. Perspektivisch werden Suchlösungen künftig erweitert um:

• Multilinguale Vektorsuche
• Automatische Dokumentenzusammenfassungen
• Ähnliche Dokumentenvorschläge (Recommender)
• Extraktion von Schlüsselinformationen (Named Entity Recognition)
• Sprachbasierte Suche via Voice-Interface

Diese Funktionen werden Suchlösungen langfristig zu einem intelligenten Informationsnavigator machen – mit dem Ziel, die kognitive Last bei der Arbeit mit großen Datenmengen nachhaltig zu reduzieren.

Fazit

AIR Search demonstriert eindrucksvoll, wie moderne KI-Technologie die klassische Suche transformieren kann. Durch den Einsatz semantischer Vektormodelle, kontextbasierter NLP-Verfahren und intelligenter Indizierung entsteht ein System, das nicht nur Suchen beantwortet, sondern Informationen begreift und mit RAG Erweiterung sogar zusammenfassend und natürlichsprachlich antworten kann. Unternehmen, die ihre interne Wissensnutzung optimieren, ihre Supportprozesse beschleunigen oder Compliance-relevante Inhalte zuverlässig auffindbar machen wollen, finden in AIR Search eine zukunftssichere Lösung.

Die Kombination aus technischer Exzellenz, hoher Integrationsfähigkeit und strikter Datenschutzkonformität macht AIR Search zu einem strategischen Baustein für moderne Informationsökosysteme – und zur Antwort auf die Frage: Wie findet man, was wirklich gemeint ist?