Vektorsuche oder Volltextsuche: Was findet unsere Inhalte besser?

Das Problem

Sie möchten, dass Ihre Mitarbeitenden Dokumente schneller finden, mit oder ohne KI-Antwort. Nun stehen zwei Suchverfahren zur Wahl: die klassische Volltextsuche, wie man sie von Suchfeldern kennt, und die Vektorsuche, die in KI-Projekten oft genannt wird.

Anbieter versprechen, dass die Vektorsuche «versteht, was Sie meinen». Das stimmt zum Teil. Sie hat aber auch Schwächen, etwa bei Artikelnummern, Namen oder Aktenzeichen. Umgekehrt scheitert die Volltextsuche, wenn Sie «Kündigung» eingeben und das Dokument «Auflösung des Arbeitsverhältnisses» heisst.

Wer die Stärken und Grenzen beider Verfahren kennt, wählt sinnvoll und vermeidet eine teure Fehlentscheidung.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Typische Fragen sammeln. Schreiben Sie 20 bis 30 echte Fragen auf, die Mitarbeitende stellen oder stellen würden. Nehmen Sie auch solche mit Nummern («Rechnung 2024-0815») und mit Umgangssprache.

1. Fragen sortieren. Markieren Sie, ob die Frage ein genaues Wort verlangt (Nummer, Name, Fachbegriff) oder nach Bedeutung sucht («Wie lange darf ich Ferien am Stück beziehen?»).

1. Dokumente beschreiben. Sind sie einheitlich oder sehr unterschiedlich? Gibt es viele Codes und Abkürzungen? Enthalten sie lange Fliesstexte oder eher Listen und Tabellen?

1. Beide Verfahren kurz testen. Lassen Sie die IT mit denselben Dokumenten eine Volltextsuche und eine Vektorsuche aufsetzen und Ihre Fragen laufen. Siehe Vektordatenbank einfach erklärt.

1. Trefferquote zählen. Notieren Sie für jede Frage, ob das richtige Dokument unter den ersten fünf Treffern war. Siehe Suchqualität messen.

1. Muster erkennen. Wo versagt welches Verfahren? Wahrscheinlich gewinnt die Volltextsuche bei Nummern und Namen, die Vektorsuche bei umschriebenen Fragen.

1. Kombination prüfen. Eine hybride Suche nutzt beides und führt die Ergebnisse zusammen. Siehe Hybride Suche einrichten.

1. Entscheiden und festhalten. Notieren Sie Ergebnis, Annahmen und den Termin für einen erneuten Test, wenn sich Dokumente oder Fragen ändern.

Vorlage zum Kopieren

Du bist eine Beraterin für Suchsysteme in kleinen und mittleren Unternehmen. Hilf mir zu entscheiden, ob für unsere Dokumente eine Volltextsuche, eine Vektorsuche oder eine Kombination sinnvoll ist.

Dokumente: [Art, Anzahl, Sprachen, z. B. Verträge, Handbücher, Rechnungen]
Typische Fragen (10 bis 20 Beispiele): [Liste]
Besonderheiten: [z. B. viele Artikelnummern, Abkürzungen, Fachbegriffe, Schweizerdeutsch]
Wer sucht: [Rollen, Vorkenntnisse]

Aufgabe:
1. Ordne jede Frage ein: braucht genaue Begriffe / braucht Bedeutungssuche / beides.
2. Erstelle eine Tabelle mit Empfehlung pro Fragetyp und Begründung.
3. Gib eine Gesamtempfehlung und beschreibe einen Test mit unseren Fragen.
4. Nenne drei Risiken.
Regeln: Erfinde keine Messwerte. Wenn Angaben fehlen, stelle Rückfragen.

Fügen Sie reale Fragen ein. Die Empfehlung ist ein Vorschlag, der Test mit den eigenen Dokumenten entscheidet.

Gegenüberstellung

Worauf Sie achten müssen

• Nicht nach Schlagwort entscheiden: Auch Vektorsuche kann falsche Treffer liefern, und sie ist nicht automatisch moderner im Sinne von besser.
• Zahlen und Codes: Bei Rechnungsnummern, Aktenzeichen und Artikelnummern ist die Vektorsuche oft ungenau. Siehe Nummern exakt finden.
• Datenqualität: Doppelte, veraltete oder widersprüchliche Dokumente verfälschen jede Suche.
• Zugriffsrechte: Beide Verfahren müssen Berechtigungen beachten. Siehe Zugriffsrechte bei der KI-Suche.
• Datenschutz: Für Vektorsuche werden Texte in Zahlen umgewandelt. Auch diese Zahlen stammen aus Ihren Inhalten und sind schutzbedürftig.
• Kosten und Pflege: Vektorsuche braucht ein Modell und Speicher, bei neuen Modellen muss neu verarbeitet werden.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Ein Grosshandel für Haustechnik im Baselbiet, vertreten durch Frau Tschudi, 55, möchte Produktdatenblätter und Lieferbedingungen durchsuchbar machen. Vorher: Die Volltextsuche findet «Absperrventil», aber nicht «Hahn zum Abstellen».

Frau Tschudi testet mit 25 Fragen. Die Volltextsuche schneidet bei Artikelnummern gut ab, die Vektorsuche bei umschriebenen Fragen. Nachher: Der Betrieb entscheidet sich für eine Kombination. Die IT richtet beide Suchen ein und führt die Treffer zusammen, die Fragen werden alle sechs Monate neu geprüft.

So hilft Ihnen Alpasana

Wenn Sie klären möchten, wie eine Dokumentensuche in Ihre Abläufe und Systeme passt, bietet Alpasana KI-Beratung und digitale Transformation an. Beschrieben sind Prozessaufnahme, Analyse von KI-Potenzialen, Priorisierung, Umsetzungsplan sowie das Konzipieren von Schnittstellen und das Verbinden von Systemen.

Die Wahl und der Betrieb einer Suchtechnik sind nicht als eigene Leistung beschrieben. Projekte werden individuell offeriert, ohne Zusage zu Trefferquoten.

Häufige Fragen

Ist Vektorsuche für kleine Betriebe überhaupt nötig?

Nicht immer. Bei kleinen, gut strukturierten Dokumentmengen reicht oft eine gute Volltextsuche. Prüfen Sie mit Ihren Fragen, ob Sie Ergebnisse vermissen.

Was heisst «hybride Suche»?

Beide Verfahren laufen parallel, und die Ergebnisse werden zusammengeführt und neu sortiert. So profitieren Sie von beiden Stärken. Details bei Hybride Suche im Chatbot.

Brauche ich dafür eine spezielle Datenbank?

Nicht zwingend. Manche vorhandenen Datenbanken können beides, wie bei PostgreSQL mit Vektorsuche ergänzen. Die Auswahl hängt von Datenmenge und Betrieb ab.