Wie Sie die KI-Sucherfahrung in Ihr Wissensökosystem integrieren

Hinweis: Dieser Blogbeitrag wurde mithilfe von KI aus der Originalversion übersetzt und kann daher geringfügige Abweichungen enthalten. Einige der Links in diesem Beitrag führen zu Inhalten, die nur auf Englisch verfügbar sind.

Wissensteams haben Jahre damit verbracht, die Organisation von Inhalten zu optimieren. Sie haben in Content-Strategien und Keyword-Suchmaschinen investiert, damit Nutzer Wissen schneller finden, navigieren und verstehen können. Doch nun verändern KI-Antwortmaschinen die Suchgewohnheiten, da Nutzer zunehmend Tools wie ChatGPT und Claude Fragen zu Produkten und Unternehmensinhalten stellen. Anstatt sich durch Links zu scrollen, stellen sie ihre Fragen in einfacher Sprache und erhalten sofortige, maßgeschneiderte Antworten.

Diese neuen Erfahrungen verändern die allgemeinen Suchtrends. Nutzer haben längere, dialogorientierte Suchanfragen vollständig übernommen und wenden diesen Ansatz sogar bei Keyword-Suchen an. Die meisten Dokumentations-Suchmaschinen können jedoch keine dialogorientierte Erfahrung bieten und sind nicht dafür ausgelegt, lange Suchanfragen mit vielen Wörtern zu verarbeiten. Ohne eine aktualisierte Suchlösung erhalten Nutzer weniger relevante Ergebnisse, was zu zusätzlichem Aufwand und Frustration führt.

Wissensteams fragen sich nun: Wie bringen wir die KI-Sucherfahrung in unser Unternehmen, damit Nutzer Unternehmensinhalte ebenso mühelos finden können?

Wie unterscheidet sich KI-Suche von der Keyword-Suche?

Traditionelle Suchmaschinen gleichen die Keywords einer Suchanfrage mit denselben Begriffen in ihrem Index ab. Sie rufen relevante Dokumente ab, ordnen sie nach Relevanz und präsentieren die Ergebnisse als anklickbare Links. Nutzer öffnen dann diese Links, um zu lesen und weiter zu recherchieren. Da jedoch immer mehr Menschen längere, natürlichsprachliche Fragen stellen, fällt es keyword-basierten Systemen zunehmend schwerer, das Wesentliche zu erkennen. Was Unternehmen jetzt brauchen, sind KI-Suchmaschinen.

Im Vergleich zur Keyword-Suche bringt die KI-Suche zwei wesentliche Neuerungen mit: eine semantische Suchmaschine, die die Bedeutung der Suchanfrage versteht, und Antworten in natürlicher Sprache, die direkt auf die Frage des Nutzers eingehen.

1. Semantische Suche

Semantische Suchmaschinen ermöglichen es Nutzern, natürlich in ihrer Alltagssprache zu interagieren, wobei die Absicht über die genauen verwendeten Worte hinaus in jeder Sprache verstanden wird.

Semantische Suche nutzt Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), um nicht nur die wörtlichen Begriffe einer Suchanfrage zu analysieren, sondern auch den zugrunde liegenden Kontext und die Absicht dahinter. Beim Indexieren von Inhalten wandelt die Suchmaschine Textfragmente in dichte Vektoren bzw. Embeddings um. Diese Embeddings kodieren die Bedeutung des Textes und ermöglichen es dem System, gespeicherte Informationen und eingehende Suchanfragen zu verstehen und zu vergleichen.

Die Suchmaschine vergleicht die Vektorkoordinaten der Suchanfrage mit denen der Inhalte Ihrer Wissensdatenbank. Sobald sie Embeddings mit ähnlichen Koordinaten zur Suchanfrage findet, ruft sie die zugehörigen Inhalte hinter diesen nahen Embeddings als Suchergebnisse ab.

2. Eine gezielte Antwort

Der nächste Schritt betrifft das Antwortformat, das eine an die Suche angepasste Benutzeroberfläche und neue Möglichkeiten für die Nutzererfahrung umfasst. Nachdem ein Nutzer eine Suchanfrage eingegeben hat, liefert die KI-Suchmaschine eine klare, gut strukturierte Antwort in natürlicher Sprache anstelle einer Liste von Suchergebnissen. Die besten Benutzeroberflächen für KI-Suche enthalten zudem direkte Links zum Quellmaterial, damit Nutzer Themen bei Bedarf vertiefen und den Originalinhalt einsehen können. Diese Quellenangaben schaffen Vertrauen, da sie zeigen, dass die Antwort auf zuverlässigem, verifiziertem Wissen basiert.

KI-Suche nutzt zudem interaktive Oberflächen, die ansprechendere Erfahrungen schaffen, zum Beispiel durch KI-Chatbots. Nach jeder Antwort können Nutzer Folgefragen stellen, um Details zu klären oder verwandte Themen zu erkunden. Dieser Dialog setzt sich fort, bis sie die benötigten Informationen erhalten haben.

Vergleich von KI-Suchwerkzeugen und -Methoden

KI-Suche erfordert eine KI-Suchmaschine, eine angepasste Benutzeroberfläche und KI-fähige Inhalte. Die Inhalte gehören Ihnen, und Sie können sie mit unseren acht Best Practices auf das KI-Verständnis vorbereiten.

Auf der Ebene der Sucharchitektur gibt es drei Optionen, wie Wissensteams KI-Suche in ihre Wissensdatenbank einführen können: über einen Data Lake mit KI-Enterprise-Suche, föderierte KI-Suche oder eine KI-Wissensplattform. Bevor wir die Optionen vergleichen, klären wir zunächst die jeweiligen Definitionen:

• Data Lake mit KI-Enterprise-Suche: Ein intern aufgebautes Repository, in das Teams Rohinhalte und Daten aus verschiedenen Quellen einspeisen. Anschließend bauen sie ihre eigene Suchpipeline auf diesem Data Lake auf.
• Föderierte KI-Suche: Ein System, das Inhalte aus verschiedenen Silos in Echtzeit abruft. Es führt eine einzelne Suchanfrage entweder in Echtzeit über mehrere separate Systeme oder über einen zentralen Index aus.
• KI-Wissensplattform: Eine Plattform, die alle Informationen eines bestimmten Bereichs, unabhängig von Format oder Quelle, in einem einzigen, intelligenten, durchsuchbaren Wissenszentrum mit nativer KI-Suchmaschine vereint.

Warum ist Domänenwissen für die KI-Suche wichtig?

Jede Organisation verfügt über mehrere Wissensbereiche (z. B. Produkt, Recht, Finanzen usw.), und jeder Bereich hat Inhalte mit domänenspezifischen Anforderungen und Besonderheiten. Um zuverlässige KI-Suche für einen bestimmten Bereich bereitzustellen, müssen Sie diese in einer autoritativen Wissensquelle verankern, die diese Anforderungen verwalten und steuern kann. Domänenspezifische Wissensplattformen wurden genau zu diesem Zweck entwickelt: Sie bewahren den Kontext und wenden die richtigen Regeln und das richtige Verständnis auf die von ihnen verwalteten Informationen an.

Einführung der KI-Suche mit Fluid Topics für Produktwissen

Für Produktwissen ist Fluid Topics die maßgebliche Product Knowledge Platform. Beim Zusammenführen von Inhalten in ihrem einheitlichen Wissenszentrum macht sie strukturierte Inhalte, PDFs, Word-Dokumente und Multimedia-Inhalte sofort durchsuchbar.

Die KI-Suchmaschine von Fluid Topics ermöglicht es Nutzern, so zu kommunizieren, wie es ihnen am besten passt – dank einer Engine, die Keyword- und semantische Suchfunktionen kombiniert. Angetrieben von einem hochmodernen Embedding-Modell und Vektor-Ähnlichkeitsabgleich liefert sie stets präzise, relevante und zuverlässige Ergebnisse.

Fluid Topics hat die Sucherfahrung verbessert. Das Portal verbessert die Art und Weise, wie Nutzer durch unsere Inhalte navigieren können, sodass sie im Handumdrehen Lösungen finden und das Serviceniveau verbessern können.

Aurélien Unfer

Project Manager, New Information and Communication Technologies bei Liebherr Mining

Fluid Topics bietet mehrere native Funktionen, die zu seiner fortschrittlichen Sucherfahrung beitragen:

• Ein zentral indexiertes Produktwissenszentrum
• Hybride Suchfunktionen
• Integrationen mit Inhaltsquellen und Anwendungen
• Relevanzanpassung für Geschäftsregeln und Nutzerpräferenzen
• Ein nativer KI-Chatbot
• Dedizierte Dokumentationsanalysen

KI-Suche nutzt zudem eine hohe Kontexterhaltung, um nicht nur die Suchanfrage eines Nutzers zu verstehen, sondern auch dessen Absicht und Nutzerprofil. Zusammen ermöglichen diese Informationen es KI-Suchmaschinen, wirklich zu verstehen, wer jeder Nutzer ist und was er benötigt, was zu kontextualisierten und personalisierten Antworten führt.

Fazit

Moderne Suchmaschinen sind nur dann nützlich, wenn sie sowohl die Inhalte als auch die Nutzer wirklich verstehen. KI-gestützte Auffindbarkeit – einschließlich semantischer Suche und generierter Antworten in natürlicher Sprache – schließt diese Lücke. Um die Ergebnisse zu maximieren, müssen Unternehmen den besten Ansatz und die beste Lösung für jeden Wissensbereich wählen.

Für die Suche nach Produktwissen bleibt Fluid Topics die beste Wahl. Die Plattform liefert personalisierte, relevante Antworten, egal wie komplex Ihr Produktwissen ist. Mit nativen KI-Suchfunktionen ermöglicht sie es Unternehmen, ihre Suchmaschinen nahtlos an das sich wandelnde Nutzerverhalten anzupassen.