OpenSearch Funktionen

Möglichkeit, verschiedene Datenquellen wie Datenbanken, Intranets und Anwendungen zu durchsuchen.

Bietet die Suche nach einer Vielzahl von Dateitypen.

Möglichkeit, in mehreren Sprachen zu suchen, ohne dass zusätzliche Arbeit erforderlich ist.

Fähigkeit der Suche, Tippfehler zu behandeln.

Ermöglicht es dem Endbenutzer, Suchergebnisse zu filtern und zu verfeinern.

Möglichkeit, Synonyme für Suchbegriffe zu definieren.

Ermöglicht es dem Benutzer, hervorgehobene Ergebnisse anzuzeigen, um zu sehen, welche Wörter oder Ausdrücke mit der Suchabfrage übereinstimmen.

Ermöglicht dem Benutzer die Suche auf natürliche, intuitive Weise.

Liefert dem Benutzer gezielte, personalisierte Ergebnisse, die auf seiner Aktivität oder seinen Vorlieben basieren.

Ermöglicht es dem Benutzer zu verstehen, wie andere Benutzer die Suchfunktion über Dashboards, KPIs usw. verwenden.

Möglichkeit, die Suchfunktionen in andere Anwendungen oder Tools einzubinden.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an.

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

Einbetten von generativen (RAG) Fähigkeiten zur verbesserten Antwortgenerierung unter Verwendung abgerufener Inhalte

Ermöglichen Sie die Abstimmung von Relevanz und Ranking durch maschinelles Lernen oder Learning-to-Rank-Modelle.

Ermöglichen Sie dem System, natürliche Sprachabfragen zu verstehen und zu interpretieren.

Bietet die Suche nach einer Vielzahl von Dateitypen an.

Fähigkeit, in verschiedenen Datenquellen zu suchen, wie Datenbanken, Intranets und Anwendungen.

Fähigkeit, in mehreren Sprachen zu suchen, ohne dass zusätzliche Arbeit erforderlich ist.

Gibt dem Benutzer gezielte, personalisierte Ergebnisse basierend auf seiner Aktivität oder seinen Vorlieben.

Ermöglicht dem Benutzer, zu verstehen, wie andere Benutzer die Suchfunktionalität durch Dashboards, KPIs usw. nutzen.

Fähigkeit, die Suchfunktionen in andere Anwendungen oder Werkzeuge zu integrieren.

Ermöglicht dem Benutzer, hervorgehobene Ergebnisse zu sehen, um zu erkennen, welche Wörter oder Phrasen mit der Suchanfrage übereinstimmen.

Ermöglicht dem Endbenutzer, Suchergebnisse zu filtern und zu verfeinern.

Fähigkeit der Suche, Tippfehler zu handhaben.

Fähigkeit, Synonyme für Suchbegriffe zu definieren.

Orchestriert Abruf-, Neusortierungs- und Anreicherungsschritte innerhalb von RAG-Workflows

Optimiert die Auswahl von Chunks, die Zusammenstellung des Kontexts und das Grounding speziell für den Verbrauch durch LLMs.

Ermöglicht die erweiterte Abstimmung von lexikalischen, semantischen und neu bewerteten Abrufstrategien

Bietet Einblicke in das Abfrageverhalten, die Abrufqualität und die Relevanzleistung

Sichert Resilienz durch Redundanz, Failover und Wiederherstellungsmechanismen

Verwaltet Einbettungsaktualisierungen, Neuindizierungen und Modellversionsänderungen im Laufe der Zeit

Ermöglicht semantische Suche über Text, Bilder, Audio oder Video mithilfe von Einbettungen.

Ermöglicht es Teams, ihre eigenen Einbettungsmodelle oder LLM-Anbieter mitzubringen und sie zu ändern, ohne die Architektur neu zu gestalten.

Unterstützt nahezu Echtzeit-Indexaktualisierungen, wenn sich die Quelldaten ändern.

Bereichert Inhalte durch Chunking, Metadateninferenz, Entitätsextraktion oder OCR während der Indizierung

Erzwingt Berechtigungen auf Dokument-, Feld- oder Metadatenebene während der Abfrage

Unterstützt regionale Datenkontrollen, Aufbewahrungsregeln und regulatorische Compliance

Verfolgt Abfragen, abgerufene Inhalte und Zugriffsentscheidungen für Compliance und Debugging

Ermöglicht eine feingranulare Steuerung der Rangfolge durch Regeln, Gewichtungen, Feedback-Schleifen oder Learning-to-Rank-Modelle.

Verbessert die Abrufqualität durch Abfrageumschreibung, semantische Erweiterung oder Absichtserkennung

Unterstützt mehrstufige Abrufpipelines, bei denen anfängliche Kandidaten mithilfe von ML- oder LLM-basierten Ansätzen neu bewertet werden.

Passt die Abfrage und das Ranking basierend auf Benutzerkontext, Verhalten oder Anwendungssignalen an