Bei der facettierten Suche grenzen Nutzer Suchergebnisse schrittweise über Filter ein, die aus Merkmalen der Inhalte gebildet werden – etwa Kategorie, Preis, Marke, Datum oder Autor. Jede Facette zeigt meist an, wie viele Treffer übrig bleiben. Bekannt ist das Prinzip aus Onlineshops, es wird aber auch in Bibliotheken, Intranets und Dokumentenarchiven eingesetzt, um große Bestände ohne exakte Suchbegriffe überschaubar zu machen.
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Demo startenInformationsabruf (Information Retrieval) umfasst Verfahren, die aus großen Textbeständen die zu einer Anfrage passenden Dokumente oder Abschnitte finden und nach Relevanz sortieren. Klassische Methoden wie BM25 gewichten Suchbegriffe nach Häufigkeit und Seltenheit, neuere ergänzen semantische Ähnlichkeit. Informationsabruf ist die Grundlage von Suchmaschinen, Unternehmenssuche und Retrieval-Augmented Generation, bei der ein Sprachmodell gefundene Passagen als Grundlage seiner Antwort nutzt.
KI-Suche bezeichnet Suchverfahren, die mithilfe von KI die Absicht hinter einer Anfrage erfassen, Treffer gewichten und oft eine zusammengefasste Antwort mit Quellen erzeugen statt einer bloßen Linkliste. Technisch kommen Stichwortsuche, Vektorsuche über Embeddings oder Kombinationen davon zum Einsatz, häufig gefolgt von einem Sprachmodell. Beispiele sind Antwortmaschinen im Web und interne Wissenssuchen, die Mitarbeitende in Handbüchern und Richtlinien fündig werden lassen.
Query Expansion (Anfrageerweiterung) ergänzt eine Suchanfrage automatisch um verwandte Begriffe, damit auch passende Dokumente gefunden werden, die andere Wörter verwenden. Typisch sind Synonyme, Abkürzungen, Wortformen oder Übersetzungen: Wer nach „Kündigung“ sucht, findet dann auch Texte zu „Vertragsende“. Das ist besonders bei Stichwortsuchen hilfreich, kann aber die Genauigkeit senken, wenn zu viele oder unpassende Begriffe hinzukommen. Heute formulieren oft auch Sprachmodelle die erweiterten Anfragen.
Eine Ontologie ist in der Informatik ein formales Modell eines Fachgebiets: Sie legt Begriffe, ihre Eigenschaften und die Beziehungen zwischen ihnen eindeutig fest. Dadurch können Menschen und Maschinen Daten einheitlich interpretieren und Schlüsse daraus ziehen. Ontologien bilden die Grundlage vieler Wissensgraphen, semantischer Suchen und Datenintegrationen. Beispiel: In einer Produktontologie ist festgelegt, dass ein „E-Bike“ ein „Fahrrad“ ist und einen „Akku“ besitzt.
