Ihre Informationen liegen in CMS, Datenbanken, Fachapplikationen, Dokumenten und APIs. Wir machen daraus eine zentrale, intelligente Such- und Retrieval-Plattform mit Elasticsearch.
So greift nicht nur Ihre Website auf relevante Inhalte zu. Auch Apps, Portale, digitale Services, AI-Assistenten und AI Agents können dieselbe strukturierte und kontrollierte Wissensbasis nutzen.
Nutzer:innen erwarten, dass Informationen überall schnell verfügbar sind: auf der Website, in einer App, in einem Kundenportal oder im Dialog mit einem AI-Assistenten.
In vielen Unternehmen liegen die dafür benötigten Informationen jedoch verteilt in unterschiedlichen Systemen. Jedes Frontend entwickelt seine eigene Suche, dieselben Daten werden mehrfach integriert und AI-Anwendungen benötigen wiederum neue Schnittstellen.
Das lässt sich besser lösen.
Mit Elasticsearch schaffen wir eine gemeinsame Such- und Wissensschicht, über die unterschiedliche digitale Anwendungen auf dieselben aufbereiteten Informationen zugreifen können.
Smart Search macht aus verteilten Informationen eine zentrale Wissensbasis für Menschen, digitale Services und AI.
Statt für Website, App, Portal, interne Suche oder AI-Assistent jeweils eigene Datenzugriffe und Suchlogiken aufzubauen, entsteht eine gemeinsame Retrieval-Plattform. Informationen werden einmal erschlossen, strukturiert und kontrolliert verfügbar gemacht – und können anschliessend überall dort genutzt werden, wo Wissen benötigt wird.
Das schafft konkreten Mehrwert:
So wird aus einer Suchlösung eine langfristig nutzbare Wissensinfrastruktur für Ihre digitalen Angebote.
Informationen können beispielsweise stammen aus:
Bevor Inhalte durchsucht werden, können wir sie normalisieren, strukturieren und anreichern. Dazu gehören beispielsweise:
Elasticsearch bildet die zentrale Retrieval-Schicht. Hier stehen die Informationen für unterschiedliche Suchverfahren und Anwendungen performant zur Verfügung.
Über klar definierte Schnittstellen bestimmen wir, welche Anwendungen welche Informationen und Funktionen verwenden dürfen.
Die gleiche Plattform kann anschliessend mehrere Anwendungen bedienen:
Website → App → Portal → interne Suche → Chatbot → MCP → AI Agent
So muss intelligente Suche nicht für jeden Kanal neu entwickelt werden.
Elasticsearch kombiniert leistungsfähige Volltextsuche mit Synonymen, Filtern, Tippfehlertoleranz und individueller Relevanzsteuerung.
Mit semantischer und hybrider Suche können zusätzlich Inhalte gefunden werden, die zur Bedeutung einer Anfrage passen – auch wenn andere Begriffe verwendet werden.
Elasticsearch kann relevante Informationen aus eigenen Daten finden und einem Sprachmodell als Kontext zur Verfügung stellen.
Damit können AI-Assistenten Antworten auf Basis Ihrer eigenen Inhalte generieren.
Über einen MCP-Server können AI Agents kontrolliert auf Suchfunktionen und weitere Services zugreifen.
So wird aus der heutigen Website-Suche eine Informationsplattform, die auch zukünftige AI-Anwendungen bedienen kann.
Eine leistungsfähige Suchtechnologie allein sorgt noch nicht dafür, dass Menschen und AI die richtigen Informationen finden.
Entscheidend ist, welche Daten erschlossen werden, wie Inhalte strukturiert und angereichert sind, welche Informationen für wen verfügbar sein dürfen und nach welchen Kriterien relevante Ergebnisse entstehen.
Genau hier setzen wir an.
Wir verbinden technisches Search Engineering mit Informationsarchitektur, User Experience und AI. Von der Anbindung Ihrer Datenquellen über Datenmodellierung, Relevanzsteuerung und semantische Suche bis zu Frontend, APIs, RAG und MCP entwickeln wir eine Lösung für Ihren konkreten Anwendungsfall.
Das Ergebnis ist nicht einfach eine Elasticsearch-Installation, sondern eine Such- und Wissensplattform, die:
Elasticsearch ist eine Such- und Analyseplattform, mit der grosse Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten schnell durchsucht werden können. Sie eignet sich für Website-Suche, Portale, Apps sowie als Retrieval Layer für AI-Anwendungen.
RAG steht für «Retrieval Augmented Generation». Dabei sucht ein System zuerst nach relevanten Informationen in einer eigenen Wissensquelle und übergibt diese anschliessend an ein Sprachmodell.
Mit Elasticsearch können dafür passende Inhalte aus Websites, Dokumenten, Datenbanken oder Fachsystemen gefunden und als Kontext für eine AI-Antwort bereitgestellt werden.
Der Vorteil: Die AI antwortet nicht nur auf Basis ihres allgemeinen Modellwissens, sondern kann aktuelle, unternehmensspezifische und gezielt freigegebene Informationen berücksichtigen. Dadurch lassen sich beispielsweise interne Assistenten, intelligente Suchfunktionen oder Chatbots auf Basis eigener Inhalte umsetzen.
MCP steht für «Model Context Protocol». Es ist ein offener Standard, über den AI-Anwendungen und AI Agents auf externe Datenquellen, Werkzeuge und Funktionen zugreifen können.
Ein MCP-Server stellt dafür klar definierte Funktionen bereit, zum Beispiel «Suche nach einem Dokument», «Finde einen Service» oder «Rufe Informationen aus einem Fachsystem ab».
In Kombination mit Elasticsearch kann MCP genutzt werden, um AI-Anwendungen einen kontrollierten Zugriff auf durchsuchbare Unternehmensinformationen zu geben. Elasticsearch übernimmt dabei die Suche und das Retrieval, während MCP die standardisierte Verbindung zwischen AI und den angebundenen Systemen herstellt.
Bei RAG sucht Elasticsearch relevante Informationen aus den eigenen Daten. Diese Informationen werden einem Sprachmodell als Kontext übergeben, damit dessen Antworten auf der eigenen Wissensbasis beruhen können.
Ein MCP-Server kann AI Agents Suchfunktionen zur Verfügung stellen, die auf Elasticsearch zugreifen. Zusätzlich können über MCP weitere freigegebene APIs und Funktionen angebunden werden.
Volltextsuche findet Inhalte primär anhand von Begriffen. Semantische Suche berücksichtigt zusätzlich die Bedeutung einer Anfrage. Hybrid Search kombiniert beide Verfahren.
Ja. Inhalte aus CMS, Datenbanken, Fachsystemen, Dokumenten oder APIs können in Elasticsearch zusammengeführt und über eine gemeinsame Suche verfügbar gemacht werden.
