Was ist Search AI?

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Einführung in Search AI

Search AI ist eine neue Technologie, die die definierenden Features fortschrittlicher Suchtechnologie mit den Features der künstlichen Intelligenz (KI) kombiniert und einen transformativen Ansatz für die Informationsbeschaffung und -analyse in Unternehmen schafft. Ähnlich wie Lakehouses die Stärken von Data Lakes und Data Warehouses kombinieren, integriert Search AI das Beste aus Suchtechnologie und KI, um die relevantesten und genauesten Antworten und umsetzbare Einblicke zu liefern.

Search AI ermöglicht es Nutzern, schnell Antworten auf ihre Fragen aus beliebigen Daten zu finden, von Text- und Protokolldateien bis hin zu Code, Sicherheitsereignissen und mehr. Fragen, die so einfach sein können wie „Was soll ich im Frühling zur Hochzeit meiner besten Freundin anziehen?“ bis hin zu viel komplexeren Fragen wie „Ich habe eine Warnung auf meiner Firewall erhalten, gefolgt von einer Warnung auf einem meiner Endpoint-Geräte. Was bedeutet das und was soll ich tun?“ Mit Search AI können all diese Fragen schnell beantwortet werden.

Warum ist Search AI wichtig?

Search AI ist wichtig, denn mit wachsendem Datenvolumen in Unternehmen wird es für Kunden und Mitarbeiter immer schwieriger, mit herkömmlichen Methoden Antworten auf ihre Fragen aus diesen Daten zu finden.

Grenzen der Suchtechnologie allein

Die traditionelle Suchtechnologie revolutionierte den Informationsabruf und ermöglichte den sofortigen Zugriff auf die richtigen Informationen aus riesigen Datenmengen. Während sich die herkömmliche Suche dadurch auszeichnet, relevante Ergebnisse aus unstrukturierten Datensätzen zu liefern, versagt sie, wenn der Nutzer nach einer spezifischen Antwort sucht, anstatt manuell eine Liste von Ergebnissen zu durchforsten und die Ergebnisse selbst zu analysieren.

Beispiele für Anwendungsfälle der Suche:

Ein Käufer, der auf der Website eines Bekleidungsgeschäfts nach einem Hemd sucht
Ein Nutzer, der in den FAQs nach Antworten sucht
Ein Mitarbeiter, der interne Ressourcen durchsucht
Ein Site Reliability Engineer (SRE) durchsucht Logs, um die Ursache eines Vorfalls zu ermitteln
Ein Analyst des Security Operations Center (SOC), der Sicherheitsereignisse durchsucht, um festzustellen, ob eine Sicherheitsverletzung vorliegt oder nicht
Ein Wissensarbeiter, der interne Wissensdatenbanken durchsucht, um alltägliche Aufgaben zu erledigen

Aber mit so vielen Daten, die es zu parsen gilt, verliert die Suche an Effektivität. Im Endeffekt gibt die Suchtechnologie eine Liste mit Reaktionen aus.

Grenzen der Künstlichen Intelligenz allein

KI ist außerordentlich gut darin, Muster zu erkennen, Einblicke zu gewinnen und komplexe Analysen zu automatisieren. Allerdings steht die KI oft vor Herausforderungen, wenn es darum geht, spezifische Daten in umfangreichen, unstrukturierten Datensätzen zu identifizieren. Ihre Stärke liegt eher in der Analyse und Verarbeitung als im direkten Datenabruf.

Zum Beispiel könnte traditionelle KI, wie Machine Learning, bei Aufgaben wie Mustererkennung und Anomalieerkennung helfen, um Nutzern zu ermöglichen, die Daten schnell einzugrenzen. Aber selbst mit herkömmlicher KI ist die Anzahl der Warnmeldungen, die generiert werden, um Ihnen Einblicke in Ihre Daten zu geben, überwältigend. Es ist unmöglich, manuell mit der Anzahl der Warnmeldungen umzugehen, die Ihre Daten generieren.

Mit dem Aufkommen generativer KI-Technologien gibt es eine andere Art, Antworten zu erhalten. Generative KI erzeugt Antworten statt Ergebnislisten, wie dies bei herkömmlichen Such- und Machine-Learning-Technologien der Fall ist. Im Gegensatz zu Such- und Machine-Learning-Technologien verfügt generative KI leider nicht über den Echtzeitkontext außerhalb der Daten, mit denen sie trainiert wurde.

Search AI löst dieses Problem

Search AI vereint die sich ergänzenden Stärken von Suchtechnologie und künstlicher Intelligenz. Es ermöglicht Unternehmen auf einzigartige Weise, vom exponentiellen Wachstum unzureichend genutzter, unstrukturierter Daten zu profitieren. Search AI stellt sicher, dass die relevantesten Daten durch die Suchtechnologie gefunden und dann durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) an das Large Language Model (LLM) übergeben werden, um Antworten basierend auf der ursprünglichen Frage eines Nutzers zu generieren.

Diese Kombination von Technologien ermöglicht es Nutzern endlich, auf einfache Weise relevante Antworten auf ihre Fragen aus beliebigen Daten in Echtzeit zu erhalten. Auf Unternehmensebene ist Search AI ein wichtiges Tool zur Produktivitätsunterstützung. Search AI ermöglicht es Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen, die betriebliche Effizienz zu steigern, Innovationen voranzutreiben, das Kundenerlebnis zu verbessern, die Widerstandsfähigkeit zu gewährleisten und Sicherheitsrisiken zu mindern.

Search KI kann die Inhaltserkennung und den Datenzugriff optimieren, den Kundensupport verbessern, die Entscheidungsfindung verbessern, Wissen demokratisieren und die Betriebseffizienz steigern.

Search AI ist in Bereichen wie Cybersicherheit und Beobachtbarkeit von entscheidender Bedeutung, wo sie die Geschwindigkeit der Problemlösung verbessert, indem sie Bedrohungen und Anomalien aus allen Logs, Daten zu Sicherheitsereignissen und mehr schnell identifiziert und umsetzbare Schritte zur Behebung oder Reaktion bietet. Eine verbesserte mittlere Lösungszeit (MTTR) führt zu einer erhöhten betrieblichen Belastbarkeit Ihrer Systeme, einer verbesserten Sicherheitslage und einer erhöhten Produktivität Ihrer Teams.

Wie funktioniert Search AI?

Search AI funktioniert durch die Kombination von ausgefeilten Suchtechnologien mit KI-Technologien, wie Natural Language Processing (NLP), Machine Learning (ML) und generativen KI-Modellen. Hier ist eine vereinfachte Aufschlüsselung der Kernfunktionen:

Intelligenter Datenabruf: Search AI nimmt zuerst einen Eingang entgegen, versteht die semantische und kontextuelle Bedeutung hinter dem Eingang und ruft dann die richtigen Daten ab, die für den Eingang am relevantesten sind. Der Abrufmechanismus umfasst mehrere Technologien, die nahtlos zusammenarbeiten, darunter NLP zur Interpretation des Kontexts hinter einem Eingang, Best Match 25 (BM25) – ein Ranking-Algorithmus, der beim Abrufen von Informationen verwendet wird, um die Relevanz von Dokumenten für eine bestimmte Suchanfrage zu bestimmen – und die Vektorsuche zum Auffinden ähnlicher Elemente in großen Datensätzen, indem sie als Vektoren (numerische Darstellungen) dargestellt und ihre Ähnlichkeit in einem Vektorraum verglichen werden.

Einblicke und Antwortgenerierung: Sobald die relevanten Daten abgerufen wurden, verwendet Search AI fortschrittliche KI-gestützte Analysemethoden, um aussagekräftige Einblicke zu gewinnen und präzise, kontextbezogene Antworten zu generieren. Zum Beispiel:

Muster- oder Anomalieerkennung: Machine-Learning-Algorithmen scannen die abgerufenen Daten, um wiederkehrende Muster zu identifizieren oder Anomalien anhand der abgerufenen Daten zu kennzeichnen.
Korrelationen: Durch die Analyse der Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten kann Search AI signifikante Korrelationen identifizieren, die sonst unbemerkt bleiben könnten.
Kontextbezogene, natürliche Sprachantworten: Liefern Sie hochgradig kontextualisierte Antworten in natürlicher, menschenähnlicher Sprache. Dadurch wird die Benutzerfreundlichkeit erheblich verbessert, und Nutzern aller technischen Erfahrungsstufen wird eine intuitive Interaktion mit komplexen Daten ermöglicht, ohne dass spezielle analytische Fachkenntnisse erforderlich sind.

Vorteile von Search AI

Search AI bietet Unternehmen eine umfassende Echtzeitansicht aller ihrer Daten. Durch die Vereinheitlichung unterschiedlicher Datenquellen ermöglicht es den sofortigen Zugriff auf kritische Einblicke, die eine schnelle und fundierte Entscheidungsfindung unterstützen. Diese Echtzeit-Intelligenz stärkt das Vertrauen in Entscheidungen, unabhängig von Datenvolumen, -typ oder -komplexität.

Zum Beispiel kann eine globale Einzelhandelskette Search AI verwenden, um Verkaufsdaten, Kundenfeedback, Lagerbestände und Wettbewerberpreise aus mehreren Systemen – CRM, ERP, E-Commerce-Plattformen und öffentlichen Webquellen – zu vereinheitlichen. Suchtechnologie ruft alle relevanten Signale in Echtzeit ab, wie z. B. einen plötzlichen Anstieg der Rücksendungen für ein bestimmtes Produkt und soziale Stimmungstrends aus Bewertungen. Die KI analysiert dann diese abgerufenen Daten, um ein Muster zu erkennen, z. B. einen Designfehler, der bei einem umsatzstarken Artikel zu Unzufriedenheit führt. Die gewonnenen Einblicke? Stoppen Sie zukünftige Bestellungen, geben Sie eine Korrektur heraus und verteilen Sie Marketingausgaben neu, um Umsatzverluste zu verhindern und das Markenvertrauen zu erhalten.

Effizienz maximieren

Durch die schnelle Bereitstellung präziser, relevanter Daten beseitigt Search AI betriebliche Ineffizienzen. Sie optimiert Workflows und automatisiert Aufgaben über eine einheitliche, offene Platform. Unternehmen können ihre Kosten erheblich senken, ihre Produktivität verbessern und ihre Ressourcen strategisch einsetzen.

Ein Finanzdienstleistungsunternehmen könnte Search AI verwenden, um Berichte, Beschaffungsdaten, Softwarelizenznutzung und Mitarbeiterzugriffsprotokolle von Tools wie SAP, Coupa und Okta zu vereinheitlichen. In diesem Beispiel ermittelt die Suchtechnologie Muster, die auf eine unzureichende Nutzung von Softwarelizenzen in verschiedenen Abteilungen hinweisen. Die KI analysiert diese Daten dann, um redundante Tools zu kennzeichnen, potenzielle Einsparungen zu berechnen und die Konsolidierung von Anbietern zu empfehlen. Das Ergebnis: Das Unternehmen eliminiert überlappende Abonnements, verhandelt Verträge neu und senkt die Softwareausgaben um 30 % – und das alles ohne manuelle Audits oder Unterbrechung der Teamarbeit.

Innovation vorantreiben

Search AI ermöglicht es Unternehmen, das volle Potenzial ihrer strukturierten und unstrukturierten Datenbestände auszuschöpfen. Durch die nahtlose Integration von Daten in generative KI-Funktionen können Unternehmen kreative Ideen in greifbare Innovationen umwandeln, Möglichkeiten erweitern und bahnbrechende Anwendungen ermöglichen.

In einem realen Szenario kann ein Legal-Tech-Unternehmen Search AI nutzen, um sein Archiv mit Millionen von ungenutzten Kundenverträgen, die als PDFs gespeichert sind, in ein neues kundenorientiertes Produkt zu verwandeln. Suchtechnologie extrahiert und indiziert wichtige Klauseln, Begriffe und Metadaten aus diesen Verträgen, unabhängig von Struktur oder Format. Wenn Kunden Fragen stellen wie „Welches ist mein frühestes Kündigungsrecht?“ oder „Welche Verträge haben automatische Verlängerungsklauseln?“, analysiert die KI die abgerufenen Klauseln im Kontext und liefert klare, vertragsspezifische Antworten. Das Ergebnis ist ein Self-Service-Tool für juristische Intelligenz, das die Abhängigkeit von juristischen Teams verringert und eine neue, umsatzgenerierende Produktlinie aus ruhenden Daten schafft.

Verbesserung der Kundenerlebnisse

Mit der offenen, leistungsstarken Architektur von Search AI können Unternehmen anspruchsvolle, intelligente digitale Erlebnisse entwickeln. Entwickler erhalten leistungsstarke Tools zum Erstellen von skalierbaren, personalisierten und nahtlosen Anwendungen und Diensten, wodurch die Kundeninteraktion und -zufriedenheit deutlich verbessert wird.

Zum Beispiel kann eine Reisebuchungsplattform Search AI verwenden, um Flugdaten in Echtzeit, vergangene Buchungshistorie, Kundensupport-Chats und Nutzerverhalten in Web- und mobilen Apps zu kombinieren. Wenn ein Reisender nach einer Last-Minute-Reise sucht, findet die Suchtechnologie relevante Reiserouten, Treuevorteile und ähnliche Vorlieben der Reisenden. KI analysiert diese Daten, um die Ergebnisse zu personalisieren und optimierte Routen, Upgrade-Vorschläge und dynamische Preise anzubieten, die auf das Profil und die Absicht des Nutzers zugeschnitten sind. Das Ergebnis ist ein schnelles, intuitives und stark personalisiertes Erlebnis, das die Konversionsrate und die Kundenzufriedenheit erhöht.

Bessere betriebliche Resilienz

Search AI aggregiert Protokolle, Kennzahlen, Spuren und andere Betriebsdaten in einem zugänglichen, flexiblen Format. Diese einheitliche Datenansicht ermöglicht es SREs, die Ursachen von Vorfällen schnell zu identifizieren, Probleme zu lösen und eine optimale Betriebsleistung zu pflegen.

Ein großer Telekommunikationsanbieter kann zum Beispiel Search AI verwenden, um Netzwerkprotokolle, Support-Tickets, Ausfallberichte und Infrastruktur-Telemetrie aus isolierten Systemen wie ServiceNow, Splunk und OpenTelemetry zu kombinieren. Wenn eine Dienstunterbrechung auftritt, ruft die Suchtechnologie sofort korrelierte Signale ab – wie Fehlerspitzen, betroffene Regionen und den vorherigen Wartungsverlauf. Die KI analysiert diese Ergebnisse, um die Ursache zu ermitteln – in diesem Fall ein falsch konfiguriertes Firmware-Update auf einem bestimmten Router-Modell. Sie empfiehlt dann ein gezieltes Rollback und alarmiert das Betriebsteam, wodurch die durchschnittliche Zeit bis zur Lösung von Stunden auf Minuten reduziert wird und die Techniker von der manuellen Triage befreit werden.

Sicherheitsrisiken reduzieren

Search AI stärkt die Unternehmenssicherheit durch die Konsolidierung von Sicherheitssignalen über Cloud-Infrastrukturen, Endpunkte, Netzwerke und Anwendungen hinweg. Durch die KI-gesteuerte Bedrohungserkennung und -abwehr können die Teams des Security Operations Center (SOC) Bedrohungen proaktiv identifizieren und neutralisieren und so eine robuste, kontinuierliche Abwehr gegen sich entwickelnde Cyberrisiken aufrechterhalten.

Ein globales Unternehmen kann Search AI verwenden, um Daten aus Cloud-Zugriffsprotokollen, Endpoint-Warnungen, Firewall-Ereignissen, Identitätsanbietern und Bedrohungsinformationen in Tools wie AWS CloudTrail, CrowdStrike, Okta und VirusTotal zu vereinheitlichen. Wenn ein ungewöhnliches Anmeldeverhalten erkannt wird, ruft die Suche sofort verwandte Signale ab, wie Geolokalisierungsanomalien, Versuche zur Rechteausweitung und laterale Bewegungsmuster. KI korreliert diese Ereignisse, identifiziert eine aktive Kompromittierung von Zugangsdaten und erstellt einen Angriffszeitplan mit empfohlenen Eindämmungsmaßnahmen. Das SOC-Team wird in Echtzeit alarmiert, was eine schnelle Reaktion ermöglicht und einen umfassenden Verstoß verhindert.

Unterschiede zwischen Search AI, KI-gestützter Suche und KI-Suche

KI-gestützte Suche: KI-gestützte Suche bezieht sich auf traditionelle Suchlösungen, die durch KI-Technologien verbessert werden, um Relevanz und Effizienz zu steigern, ist jedoch in der Regel auf eine höhere Genauigkeit der Suchergebnisse beschränkt (z. B. eine E-Commerce-Website, die semantische Suche anstelle der traditionellen Stichwortsuche verwendet). Die KI-gestützte Suchmaschine verwendet Vektoreinbettungen, um ähnliche Begriffe zu verstehen (z. B. „regendicht“ und „wasserdicht“) und konzeptionell relevante Produkte abzurufen, auch wenn die Produktbeschreibung nicht die exakten Suchbegriffe enthält.

KI-Suche: Die KI-Suche beschreibt im weitesten Sinne jede Suchfunktion, die KI-Technologien verwendet. Ohne integrierte Einblicke oder Maßnahmen ist der Umfang zur Verbesserung der Suchrelevanz oft begrenzt. Zum Beispiel verwendet die amerikanische Web-Suchmaschine Perplexity AI (oder einfach Perplexity) ein großes Sprachmodell, um Anfragen zu verarbeiten und Antworten auf der Grundlage von Web-Suchergebnissen zu synthetisieren.

Search AI: Search AI bezieht sich auf die ganzheitliche Verschmelzung von fortschrittlichen Such- und KI-Technologien, die darauf abzielen, Einblicke, Kontext und Echtzeitaktionen zu liefern, die über die traditionelle Informationsabfrage hinausgehen. Zum Beispiel verwendet die Attack Discovery-Funktion von Elastic (eine Cybersicherheitsanwendung von Search AI) die Suche, um relevante Beweise in Ihrem gesamten Sicherheitsdatenbestand zu finden. KI fügt unterschiedliche Daten zu einer kohärenten Geschichte zusammen, damit Sie das Gesamtbild verstehen und schnell reagieren können.

Search AI umfasst die Funktionen der KI-gestützten Suche und der KI-Suche, übertrifft diese jedoch durch tiefere Integration, kontextuelles Verständnis und umsetzbare Ergebnisse.

Warum Elasticsearch für Search AI wählen

Die Elastic Search AI Platform gibt Unternehmen die Freiheit, jede Anwendung zu entwickeln, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten ist. Sie bietet eine offene, leistungsstarke und skalierbare Infrastruktur, die vielfältige Anwendungsfälle von personalisierten Kundenerlebnissen bis hin zu fortgeschrittener Analytik und Automatisierung unterstützt.

Auf Offenheit angelegt

Elastic fördert Offenheit als Katalysator für Innovation und Anpassungsfähigkeit. Die Search AI Platform basiert auf offenen Standards und fördert Interoperabilität und Transparenz. Diese Offenheit ermöglicht es Unternehmen, flexibel zu bleiben, sich schnell an veränderte Bedürfnisse anzupassen und langfristige Lebensfähigkeit in verschiedenen Anwendungsfällen sicherzustellen. EY hat die Search AI Platform in seinen bestehenden generativen KI-Stack integriert, um die Berichterstattung über behördliche Vorschriften und Compliance zu optimieren. Die Platform bot eine nahtlose Integration mit anderen Komponenten im Stack von EY, darunter LamaIndex, ein Daten-Framework für die Erstellung von LLM-Anwendungen, LangChain und Open-Source-Vektordatenbanken wie LanceDB.

Auf Leistung ausgelegt

Die Elastic Search AI Platform von Elastic priorisiert Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Genauigkeit. Ob komplexe Abfragen ausgeführt, umsetzbare Einblicke abgeleitet oder Echtzeitaktionen automatisiert werden, Elastic sorgt für optimale Leistung. Unternehmen können darauf vertrauen, dass jedes Ergebnis schnell, genau und zuverlässig in jedem Umfang skalieren wird. Docusign stellte fest, dass die Elastic Search AI Platform die einzige Lösung war, die den täglichen Zustrom von Milliarden neuer Dokumente bewältigen konnte, um die Art und Weise zu verändern, wie Unternehmen Verträge erstellen, verwalten und analysieren.

Auf Innovation ausgerichtet

Angesichts der dynamischen Natur von Datenlandschaften verschiebt Elastic kontinuierlich technologische Grenzen. Die Search AI Platform bietet Unternehmen hochmoderne Werkzeuge und Fähigkeiten, um Daten aus jeder Quelle, jedem Typ und jeder Skalierung effektiv zu erkunden, zu korrelieren und darauf zu reagieren. Elastic befähigt Unternehmen, an der Spitze der datengesteuerten Innovation zu bleiben und kontinuierlich Geschäftswert und Wachstum zu fördern. Mithilfe der Search AI Platform ging Cogstack eine Partnerschaft mit dem NHS ein, um die Patientenversorgung während COVID-19 zu transformieren, indem dem Gesundheitspersonal ein schneller Zugriff auf relevante Daten ermöglicht wurde, ohne dass spezielle Terminologie oder Codierung erforderlich war.

Die Lösungen von Elastic für Beobachtbarkeit und Sicherheit basieren auf der Search AI Platform und sind in diese integriert:

Elastic Observability nutzt Search AI, um Echtzeit-Einblicke in den Systemzustand und die Systemleistung zu ermöglichen. Es integriert Protokolle, Kennzahlen und Verfolgungsdaten, sodass Teams Betriebsprobleme schnell identifizieren und lösen können und eine überragende Systemzuverlässigkeit aufrechterhalten können.

Elastic Security nutzt Elastic Search AI, um Echtzeit-Bedrohungserkennung und Reaktionsfähigkeiten bereitzustellen. Mit einheitlichen Sicherheitssignalen und fortschrittlicher Analytik ermöglicht Elastic Security Sicherheitsteams, Bedrohungen schnell zu identifizieren und zu mindern, um ein umfassendes Sicherheitsmanagement zu gewährleisten.

Search AI stellt einen transformativen Ansatz dar, der die kombinierten Stärken von Suchtechnologie und künstlicher Intelligenz nutzt. Mithilfe der innovativen Elastic Search AI Platform können Unternehmen beispiellosen Mehrwert aus ihren Daten schöpfen, was zu einer verbesserten Entscheidungsfindung, gesteigerter Betriebseffizienz und Belastbarkeit, verbesserten Kundenerfahrungen und einer gestärkten Sicherheit führt.