Semantische Suche & Retrieval Engines
Systeme zur gezielten Informationsgewinnung aus komplexen Daten – durch semantisches Verständnis statt Schlagwortsuche.
Zugriff auf verteilte Daten durch intelligente Suchsysteme
Die meisten Informationen sind bereits vorhanden – sie sind nur nicht zugänglich. Klassische Suchsysteme scheitern an Heterogenität, fehlendem Kontext und dem schlichten Umfang verfügbarer Inhalte.
ontolux entwickelt Retrieval-Architekturen, die aus Daten nutzbares Wissen machen – für Suchsysteme, LLM-Anwendungen oder interne Wissensplattformen.
Im Zentrum steht nicht die Benutzeroberfläche, sondern das System dahinter: Die Kombination aus Vektorindizierung, semantischer Klassifikation, Hybrid-Retrieval und kontextsensitiver Relevanzbewertung – auch bei Millionen PDFs oder komplexen Forschungsdaten.
Vorgehen
Architektur nach Informationsbedarf
ontolux gestaltet Retrieval-Architekturen entlang konkreter Nutzungsszenarien: Welche Inhalte werden gesucht? Welche Strukturen liegen vor? Welche Art von Antwort wird erwartet?
Dabei stehen semantische Konzepte, technische Datenflüsse und tatsächliche Suchvorgänge im Fokus – nicht nur Indexe oder Tools.
Zentrale Designentscheidungen im Prozess:
- Auswahl zwischen Vektorisierung, Klassik-Indizierung oder hybriden Formen
- Einbindung von Metadaten, Zugriffszonen und Rollenrechten in die Indexlogik
- Integration von Wissensgraphen, RAG-Komponenten oder LLMs zur semantischen Anreicherung
Lösungen
Semantische Suche in der Praxis
Vektorindizierung & Embedding-Strategien
Semantische Repräsentationen für Dokumente, PDFs oder Protokolle – mit Auswahl und Training geeigneter Embedding-Modelle, abgestimmt auf Fachdomänen wie Wissenschaft, Recht oder Verwaltung.
Hybrid Retrieval & Wissensgraphen
Kombination klassischer und vektorbasierten Suche – ergänzt durch semantische Netze und Graphlogiken zur Kontextualisierung heterogener Inhalte.
Metadaten & Filterlogik
Nutzung struktureller Kontextdaten wie Typ, Quelle, Aktualität oder Gültigkeit – zur präziseren Steuerung der Relevanzentscheidung.
RAG-Systeme & Chat with your Data
Interaktive Systeme auf Basis von Retrieval-Augmented Generation – inklusive Dokumentation, Versionskontrolle und kontrollierbarer Datenbasis für dialogorientierte Nutzung.
Mehrwerte
Datenhoheit und Systemverständnis
ontolux entwickelt Suchsysteme, die intern betreibbar, nachvollziehbar und regulierungskonform sind – mit voller Kontrolle über Relevanz, Zugriff und Verhalten.
Nicht jede Organisation kann auf externe Suchanbieter oder SaaS-Produkte setzen – besonders nicht bei sensiblen Daten, regulatorischen Vorgaben oder proprietärem Wissen.
ontolux liefert nicht nur Suchfunktionalität, sondern eine semantische Infrastruktur mit vollständiger Kontrollfähigkeit. Dank unserer engen Verzahnung mit der Neofonie GmbH greifen wir auf jahrzehntelange Erfahrung in der Entwicklung hochskalierbarer Suchsysteme zurück. Weil wir auf Auditierbarkeit und Datenhoheit setzen, bleibt Ihr proprietäres Wissen stets in Ihrer Hand.
Zusätzliche Kontrollmechanismen und Mehrwerte:
- Granulare Zugriffskontrolle auf Indizes, Vektorräume und Schnittstellen
- On-Premise-Skalierung für große Datenmengen (z. B. Millionen PDF-Dokumente)
- Auditierbare RAG-Komponenten mit Versionierung, Logging und Recovery
- Relevanztests, semantische Benchmarks und kontinuierliches Qualitätsmonitoring
Cases
Beispielhafte Anwendungskontexte
Interne Wissensdatenbanken mit semantischer Suche und Filterlogik
Recherchesysteme in der Wissenschaft inkl. Zitationsgraphen oder Paper-Ähnlichkeit
Juristische Suchportale mit kombinierten Normen- und Urteilsdatenbanken
Chatbots mit direktem Zugriff auf eigene Dokumente – über RAG & Retrieval Layer
Unsere Technologien
Sprechen Sie uns an
Semantische Suche ist kein Feature – sie ist ein Architekturprinzip. ontolux unterstützt beim Aufbau skalierbarer, erklärbarer und kontrollierter Retrieval-Systeme – von der Indizierung bis zur LLM-Integration.
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