Semantische Suche ist eine KI-gestützte Suchtechnik, die die Bedeutung und den Kontext einer Anfrage versteht, anstatt sich ausschließlich auf das Abgleichen von Schlüsselwörtern zu verlassen. Sie nutzt natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen, um die Nutzerintention zu interpretieren und liefert Ergebnisse basierend auf konzeptueller Relevanz anstelle von exakten Wortübereinstimmungen.
Semantische Suche ist eine KI-gestützte Suchtechnik, die die Bedeutung und den Kontext einer Anfrage versteht, anstatt sich ausschließlich auf das Abgleichen von Schlüsselwörtern zu verlassen. Sie nutzt natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen, um die Nutzerintention zu interpretieren und liefert Ergebnisse basierend auf konzeptueller Relevanz anstelle von exakten Wortübereinstimmungen.
Semantische Suche ist eine KI-gestützte Suchtechnik, die die Bedeutung und den Kontext einer Anfrage interpretiert, anstatt sich ausschließlich auf das Abgleichen von Schlüsselwörtern zu verlassen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchmaschinen, die Ergebnisse basierend auf exakten Wortübereinstimmungen liefern, nutzt die semantische Suche Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen, um zu verstehen, wonach Nutzer tatsächlich suchen, und liefert Ergebnisse auf Basis konzeptueller Relevanz und Nutzerintention. Dieser grundlegende Wandel vom lexikalischen Abgleich zum semantischen Verständnis stellt einen der bedeutendsten Fortschritte in der Informationssuche dar und ermöglicht es Suchsystemen, die Lücke zwischen menschlichem Denken und maschineller Informationsverarbeitung zu schließen. Die Technologie ist in der KI-Ära immer wichtiger geworden, da Plattformen wie ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und Claude alle auf semantische Suche angewiesen sind, um relevante Informationen aus riesigen Wissensbasen zu finden und zu synthetisieren.
Das Konzept des semantischen Verständnisses in der Suche hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten erheblich weiterentwickelt. Frühe Suchmaschinen stützten sich vollständig auf Schlüsselwortabgleich und invertierte Indizes, was für einfache Anfragen ausreichte, aber scheiterte, wenn Nutzer Synonyme verwendeten oder Dokumente verschiedene Begriffe für dieselben Konzepte nutzten. Die Einführung von Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung Anfang der 2000er-Jahre begann, dieses Feld zu verändern – aber die echte semantische Suche entstand mit der Entwicklung von Word Embeddings wie Word2Vec 2013 und später Transformermodellen wie BERT 2018. Diese Durchbrüche ermöglichten es Computern, nicht nur einzelne Wörter, sondern auch die Beziehungen zwischen Konzepten und den Kontext, in dem Wörter auftreten, zu verstehen. Heute bildet die semantische Suche das Fundament moderner KI-Systeme und großer Sprachmodelle (LLMs). Der globale Markt für semantische Suchsoftware im Unternehmensbereich wurde 2024 auf 1,2 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2033 auf 3,5 Milliarden USD steigen, was einer CAGR von etwa 11,5% entspricht. Dieses enorme Wachstum zeigt, dass Unternehmen weltweit erkannt haben, dass semantisches Verständnis für relevante Sucherlebnisse in einer immer komplexeren digitalen Welt unverzichtbar ist.
Semantische Suche funktioniert durch einen ausgefeilten mehrstufigen Prozess, bei dem sowohl Anfragen als auch Dokumente in mathematische Repräsentationen umgewandelt werden, die Bedeutung erfassen. Der Prozess beginnt, wenn ein Nutzer eine Suchanfrage eingibt, die anschließend analysiert wird, um Intention und Kontext zu extrahieren. Das System verwendet NLP-Modelle, um zu verstehen, was der Nutzer tatsächlich sucht, und nicht nur die wörtlich eingegebenen Begriffe. Anschließend wird die Anfrage in Vektor-Einbettungen umgewandelt – numerische Repräsentationen in einem mehrdimensionalen Raum, die semantische Bedeutung kodieren. Gleichzeitig wurden die Dokumente im Suchindex bereits mit demselben Modell in Einbettungen umgewandelt, um Konsistenz bei der Bedeutungsrepräsentation zu gewährleisten. Das System verwendet dann den k-nächste-Nachbarn-Algorithmus (kNN), um Dokumente zu finden, deren Einbettungen dem Anfragevektor mathematisch am nächsten sind. Diese Distanzmessung, meist mit Kosinus-Ähnlichkeit, identifiziert inhaltlich verwandte Ergebnisse. Abschließend bewertet ein Reranking-Algorithmus diese ersten Ergebnisse anhand weiterer Relevanzfaktoren wie Nutzerkontext, Suchhistorie und Interaktionsmetriken, um die finale sortierte Ergebnisliste für den Nutzer zu erstellen. Dieser gesamte Prozess dauert nur Millisekunden und ermöglicht Sucherlebnisse in Echtzeit, die sich natürlich und intuitiv anfühlen.
Im Zentrum der semantischen Suche steht das Konzept der Vektor-Einbettungen – numerische Repräsentationen, die semantische Bedeutung in einen mehrdimensionalen Raum kodieren. Wenn ein Transformermodell wie BERT oder GPT Text verarbeitet, erzeugt es Einbettungen – meist Vektoren mit Hunderten oder Tausenden von Dimensionen – wobei jede Dimension einen Aspekt der Textbedeutung einfängt. Die Sentence-Transformers-Bibliothek beispielsweise erzeugt Einbettungen mit 384 Dimensionen, während produktive Modelle häufig 768 oder 1024 Dimensionen für eine noch reichhaltigere semantische Darstellung nutzen. Die bemerkenswerte Eigenschaft dieser Einbettungen ist, dass semantisch ähnliche Inhalte mathematisch ähnliche Vektoren produzieren. Wenn Sie die Phrasen “Herzinfarkt” und “Myokardinfarkt” einbetten, werden ihre Vektoren im Einbettungsraum eng beieinander liegen, auch wenn sie keine gemeinsamen Wörter enthalten. Diese Clusterbildung ähnlicher Bedeutungen im mehrdimensionalen Raum ermöglicht die semantische Suche. Bei der Visualisierung mit Dimensionsreduktionsverfahren wie der Hauptkomponentenanalyse (PCA) organisieren sich Einbettungen automatisch in Cluster, in denen Dokumente zu ähnlichen Themen zusammen gruppiert werden. Dadurch können Suchsysteme relevante Inhalte auf Grundlage der Bedeutung finden und nicht nur aufgrund exakter Schlüsselwortübereinstimmungen – und verändern damit grundlegend die Interaktion der Nutzer mit Suchsystemen.
| Aspekt | Semantische Suche | Schlüsselwortsuche |
|---|---|---|
| Abgleichsmethode | Vergleicht Bedeutung und Kontext mittels Vektor-Ähnlichkeit | Vergleicht exakte Wörter oder Phrasen mit invertierten Indizes |
| Technologische Grundlage | Maschinelles Lernen, Einbettungen, neuronale Netze | Statistische Methoden wie TF-IDF, Termfrequenzanalysen |
| Umgang mit Synonymen | Erkennt Synonyme und verwandte Konzepte automatisch | Benötigt explizite Synonymmapping oder Query Expansion |
| Auflösung von Mehrdeutigkeiten | Interpretiert Kontext zur Disambiguierung von Homonymen und Polysemie | Hat Schwierigkeiten mit Mehrdeutigkeit ohne Zusatzregeln |
| Flexibilität der Anfrage | Bewältigt vage, umgangssprachliche und natürliche Sprache | Benötigt präzise Schlüsselwörter für beste Ergebnisse |
| Rechenaufwand | Höher (Einbettungserzeugung und Ähnlichkeitsberechnungen) | Geringer (einfache Indexabfragen und Ranking) |
| Genauigkeit bei komplexen Anfragen | Überlegen (versteht Intention und Nuancen) | Begrenzt (nur wörtlicher Abgleich) |
| Nutzererlebnis | Intuitiver, wirkt wie menschliche Konversation | Nutzer müssen “wie die Suchmaschine denken” |
| Implementierungskomplexität | Komplex (ML-Modelle, Vektordatenbanken erforderlich) | Einfach (traditionelle Datenbankindizes) |
| Praxisbeispiel | Suche nach “wie man einen Raum ohne Klimaanlage kühlt” liefert Ergebnisse zu Ventilatoren, Belüftung und Thermovorhängen | Liefert nur Seiten mit allen vier Wörtern, relevante Alternativen werden übersehen |
Natural Language Processing (NLP) ist die Basistechnologie, die es der semantischen Suche ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen. NLP umfasst zahlreiche Techniken, die zusammenarbeiten, um Bedeutung aus Text zu extrahieren: Tokenisierung zerlegt Text in kleinere Einheiten, Normalisierung vereinheitlicht das Textformat, und Wortartenerkennung identifiziert grammatikalische Rollen. Besonders wichtig sind heute Transformer-Architekturen, die Kontext erkennen, indem sie Beziehungen zwischen allen Wörtern eines Satzes gleichzeitig analysieren und nicht wie früher sequenziell. Dieses Kontextverständnis ist für die semantische Suche entscheidend, da es das System in die Lage versetzt zu erkennen, dass “Bank” in “Flussufer” etwas anderes bedeutet als in “Sparkasse”. Der Attention-Mechanismus in Transformermodellen sorgt dafür, dass bei der Generierung von Einbettungen die wichtigsten semantischen Informationen berücksichtigt werden. Sucht ein Nutzer beispielsweise nach “beste Laufschuhe”, hilft NLP dem System zu verstehen, dass der Nutzer Empfehlungen und Bewertungen sucht – und nicht nur eine Liste von Schuhen. Dieses semantische Verständnis der Intention unterscheidet moderne Suchsysteme von früheren keywordbasierten und ist der Grund, warum ChatGPT, Perplexity und andere KI-Plattformen so relevante und kontextgerechte Antworten liefern können.
Die führenden KI-Plattformen implementieren semantische Suche auf jeweils eigene Art und Weise, je nach Architektur und Fähigkeiten. ChatGPT nutzt semantische Suche, um relevante Informationen aus Trainingsdaten und externen Quellen (bei Plugins) zu beziehen und Nutzeranfragen auf tief semantischer Ebene zu verstehen. Perplexity hat sein gesamtes Suchkonzept auf semantisches Verständnis ausgerichtet und verwendet Einbettungen, um relevante Quellen zu finden und Informationen so zusammenzufassen, dass die Nutzerintention direkt adressiert wird. Google AI Overviews (ehemals SGE) setzt semantische Suche ein, um Anfragen zu verstehen und die relevantesten Passagen aus indexierten Webinhalten zu extrahieren – weit über die klassische Schlüsselwortsortierung hinaus. Auch Claude nutzt semantisches Verständnis, um Nutzerwünsche zu interpretieren und relevante Kontexte aus seiner Wissensbasis zu beziehen. Studien, die die semantische Ähnlichkeit von Perplexity- und ChatGPT-Antworten vergleichen, zeigen: Hohe semantische Ähnlichkeit weist auf fortschrittliche semantische Suche hin. Der Umstand, dass Suchnutzer in den meisten Branchen 2-3-mal häufiger konvertieren als Nicht-Suchnutzer und Modehändler Konversionsraten von bis zu 4,2% erreichen, zeigt die reale Wirkung der semantischen Suche auf Nutzerzufriedenheit und Geschäftserfolg. Wer seine Präsenz in diesen KI-Systemen überwacht, muss verstehen, wie semantische Suche funktioniert, um die Sichtbarkeit von Inhalten zu optimieren.
Semantische Suche hat in Unternehmen und im E-Commerce eine transformative Rolle eingenommen, da das Verstehen der Nutzerintention hier direkten Einfluss auf Geschäftsergebnisse hat. Im E-Commerce können Kunden mit semantischer Suche Produkte anhand natürlicher Sprachbeschreibungen finden und müssen nicht die exakten Produktnamen kennen. Wer beispielsweise nach “bequeme Schuhe für langes Stehen” sucht, findet relevante Produkte, selbst wenn in der Datenbank Begriffe wie “ergonomisches Schuhwerk” oder “unterstützende Schuhe für längeres Stehen” verwendet werden. Dies hat zu deutlich besseren Konversionsraten und höherer Kundenzufriedenheit geführt. In Unternehmenssuchen hilft die semantische Suche, relevante Dokumente, Wissensartikel und interne Ressourcen zu finden, ohne dass exakte Begriffe oder Titel bekannt sein müssen. Eine juristische Fachkraft, die nach “Vertragskündigungsklauseln” sucht, findet so auch Dokumente zu “Vertragsauflösung”, “Beendigungsvereinbarung” oder “Kündigungsbestimmungen”, obwohl unterschiedliche Begriffe verwendet werden. Amazon hat semantische Suche global in seine E-Commerce-Plattformen integriert, da das Verständnis der Kundenintention für den Verkaufserfolg entscheidend ist. Auch andere Großunternehmen wie Microsoft (Bing), IBM watsonx, OpenAI und Anthropic investieren stark in semantische Suchfunktionen. Selbst Elon Musk hat Interesse an semantischer Suche für X (ehemals Twitter) bekundet – ein Zeichen für die wachsende Bedeutung der Technologie über viele Plattformen und Anwendungsfälle hinweg.
Moderne semantische Suche baut auf ausgefeilten Maschinenlernmodellen auf, die mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert wurden, um Sprachmuster und semantische Beziehungen zu verstehen. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), 2018 von Google veröffentlicht, revolutionierte die semantische Suche durch das bidirektionale Kontextverständnis – das Modell betrachtet Wörter in beide Richtungen, um Bedeutung zu erfassen. GPT-Modelle von OpenAI gehen noch weiter und ermöglichen neben dem Verständnis auch das semantische Schlussfolgern. Die Sentence-Transformers-Bibliothek liefert vortrainierte Modelle, die speziell für semantische Ähnlichkeitsaufgaben optimiert sind; Modelle wie ‘all-MiniLM-L6-v2’ bieten einen guten Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit. Trainiert werden diese Modelle mit kontrastivem Lernen, bei dem das System lernt, semantisch ähnliche Texte im Einbettungsraum zusammenzuführen und unähnliche zu trennen. Das Training erfolgt mit Millionen von Textpaaren, sodass das Modell erkennt, welche Konzepte zusammengehören. Nach Abschluss des Trainings können diese Modelle ohne Nachtraining auf neuen Text angewendet werden – ein großer Vorteil für die Praxis. Die Einbettungsqualität beeinflusst die Suchqualität direkt, weshalb Organisationen oft mit verschiedenen Modellen experimentieren, um die optimale Balance zwischen Genauigkeit, Geschwindigkeit und Rechenaufwand zu finden.
Vektordatenbanken sind zur Schlüssel-Infrastruktur für semantische Suche im großen Maßstab geworden. Im Gegensatz zu klassischen relationalen Datenbanken, die für exakte Übereinstimmungen optimiert sind, speichern und durchsuchen Vektordatenbanken hochdimensionale Einbettungen besonders effizient. Milvus, eine Open-Source-Vektordatenbank, bietet verschiedene Indexierungsalgorithmen wie HNSW (Hierarchical Navigable Small World) und FAISS (Facebook AI Similarity Search), die schnelle Ähnlichkeitssuchen über Millionen oder Milliarden Einbettungen ermöglichen. Pinecone stellt einen verwalteten Vektordatenbankdienst bereit, der die operative Komplexität semantischer Suchinfrastruktur übernimmt. Zilliz Cloud, auf Milvus-Technologie basierend, bietet Enterprise-Funktionen wie Desaster Recovery, Lastverteilung und Multi-Tenancy. Auch traditionelle Datenbanken passen sich an: PostgreSQL hat die Erweiterung pgvector für Vektoroperationen eingeführt und Elasticsearch unterstützt inzwischen neben Schlüsselwortsuche auch Vektorsuche. Diese Vektordatenbanken ermöglichen hybride Suchansätze, bei denen semantische Ähnlichkeit und klassische Schlüsselwortsuche kombiniert werden – so werden die Stärken beider Methoden vereint. Die effiziente Abfrage von Einbettungen macht semantische Suche überhaupt erst für produktive Systeme mit realen Datenvolumina und Nutzerzahlen praktikabel.
Die Zukunft der semantischen Suche wird von mehreren Trends und technologischen Entwicklungen geprägt. Multimodale Einbettungen, die Text, Bild, Audio und Video im selben Einbettungsraum abbilden, ermöglichen cross-modale Suche – z. B. Bilder anhand von Textbeschreibungen zu finden. Anweisungsoptimierte Einbettungen werden für spezifische Domänen und Anwendungsfälle feinjustiert, was die Genauigkeit etwa bei juristischen oder medizinischen Suchen erhöht. Quantisierungstechniken senken den Rechen- und Speicherbedarf von Einbettungen, wodurch semantische Suche auch für Unternehmen mit schmaler Infrastruktur zugänglich wird. Die Integration von semantischer Suche mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) macht es KI-Systemen möglich, Antworten an konkrete Dokumente und Wissensbasen zu koppeln, was die Genauigkeit erhöht und Halluzinationen reduziert. Mit der fortschreitenden Entwicklung großer Sprachmodelle werden deren semantische Fähigkeiten immer ausgefeilter, sodass Nutzerintentionen noch nuancierter interpretiert werden können. Für Unternehmen, die ihre Präsenz in KI-Systemen überwachen, hat diese Entwicklung enorme Bedeutung: Je besser KI-Plattformen semantische Bedeutungen erkennen, desto weniger effektiv werden klassische SEO-Strategien, die sich auf Schlüsselwörter stützen. Stattdessen müssen Organisationen Inhalte schaffen, die gezielt Nutzerintentionen ansprechen und semantischen Mehrwert bieten. Die Sichtbarkeit in KI-Systemen wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews hängt künftig weniger von Keyword-Optimierung ab, sondern stärker von Qualität, Relevanz und semantischer Passgenauigkeit der Inhalte. Dies bedeutet einen grundlegenden Wandel für Content-Strategie und digitale Sichtbarkeit im KI-Zeitalter.
Für Plattformen wie AmICited, die Marken- und Domain-Auftritte in KI-generierten Antworten überwachen, ist das Verständnis der semantischen Suche entscheidend. Wenn ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews oder Claude Antworten generieren, nutzen sie semantische Suche, um relevante Informationen aus Wissensbasen und indexierten Inhalten zu beziehen. Eine Domain erscheint in KI-Antworten oft nicht wegen exakter Schlüsselwortübereinstimmungen, sondern weil sie von der semantischen Suche als relevant für die Nutzerintention erkannt wurde. Deshalb müssen Organisationen verstehen, wie ihre Inhalte semantisch indexiert und von KI-Systemen abgerufen werden. Inhalte, die Nutzerintentionen umfassend adressieren, natürliche Sprache nutzen und semantisches Fachwissen demonstrieren, werden von semantischen Suchalgorithmen eher gefunden. Das Monitoring der Sichtbarkeit in der semantischen Suche erfordert andere Ansätze als klassisches Keyword-SEO-Tracking: Es müssen nicht nur exakte Treffer, sondern semantische Varianten und intentionale Anfragen beobachtet werden, die eigene Inhalte sichtbar machen. Zu wissen, welche semantischen Themen und Konzepte die Sichtbarkeit in KI-Systemen fördern, ermöglicht gezielte Inhaltsoptimierung und hilft, neue Chancen für Präsenz in KI-generierten Ergebnissen zu identifizieren.
Die semantische Suche interpretiert Bedeutung und Kontext mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens, um die Nutzerintention zu verstehen, während die Schlüsselwortsuche exakte Wörter oder Phrasen in Dokumenten abgleicht. Die Schlüsselwortsuche verwendet invertierte Indizes und statistische Methoden wie TF-IDF, während die semantische Suche Texte in Vektor-Einbettungen umwandelt, bei denen ähnliche Bedeutungen mathematisch zusammen gruppiert werden. Dadurch kann die semantische Suche relevante Inhalte finden, selbst wenn die exakten Schlüsselwörter nicht übereinstimmen – zum Beispiel, indem sie 'Myokardinfarkt' findet, wenn nach 'Herzinfarkt' gesucht wird.
Vektor-Einbettungen sind numerische Repräsentationen, die semantische Bedeutung erfassen, indem sie Text in mehrdimensionale Vektoren umwandeln. Wenn sowohl Anfragen als auch Dokumente in Einbettungen umgewandelt werden, kann das System Ähnlichkeiten mithilfe von Distanzmetriken wie Kosinus-Ähnlichkeit messen. Ähnliche Konzepte erzeugen Vektoren, die im Einbettungsraum mathematisch nahe beieinander liegen, wodurch die Suchmaschine konzeptuell verwandte Inhalte unabhängig von exakten Schlüsselwortübereinstimmungen finden kann.
Große KI-Plattformen wie ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und Claude integrieren alle semantische Suchfunktionen. Diese Plattformen nutzen semantisches Verständnis, um Nutzeranfragen zu interpretieren und relevante Informationen aus ihren Wissensbasen zu beziehen. Besonders Perplexity und ChatGPT zeigen eine sehr hohe semantische Ähnlichkeit in ihren Antworten, was auf fortschrittliche Implementierungen der semantischen Suche hinweist, die die Nutzerintention über wörtliche Schlüsselwörter hinaus erfassen.
Der globale Markt für semantische Suchsoftware im Unternehmensbereich wurde 2024 auf 1,2 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2033 auf 3,5 Milliarden USD steigen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von etwa 11,5% entspricht. Dieses Wachstum spiegelt die zunehmende Einführung KI-gestützter Suchfunktionen in Unternehmen wider, die den Wert des semantischen Verständnisses zur Verbesserung der Nutzererfahrung und Suchgenauigkeit in verschiedenen Branchen erkennen.
Die semantische Suche verbessert die Nutzerzufriedenheit, indem sie relevantere Ergebnisse liefert, die der Nutzerintention entsprechen und nicht nur den Schlüsselwörtern. Im E-Commerce konvertieren Suchnutzer 2-3-mal häufiger als Nicht-Suchnutzer; Modehändler erzielen Konversionsraten von bis zu 4,2%. Indem verstanden wird, was Nutzer tatsächlich wollen und nicht nur, was sie wörtlich eingegeben haben, reduziert die semantische Suche Frustration und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass gewünschte Inhalte beim ersten Versuch gefunden werden.
Die semantische Suche wird durch Transformer-basierte Modelle wie BERT, GPT und Sentence-Transformers angetrieben, die kontextuelle Einbettungen erzeugen. Diese vortrainierten Modelle verstehen Sprachnuancen und Beziehungen zwischen Konzepten. Die Sentence-Transformers-Bibliothek verwendet beispielsweise Modelle wie 'all-MiniLM-L6-v2', die Texte in 384-dimensionale Vektoren umwandeln, welche semantische Beziehungen abbilden. Diese Modelle werden mit Millionen von Textpaaren trainiert, um zu lernen, welche Wörter und Konzepte natürlich zusammengehören.
Die semantische Suche geht mit Mehrdeutigkeiten um, indem sie Kontext und Nutzerintention analysiert, anstatt Wörter isoliert zu behandeln. Sucht beispielsweise jemand nach 'Java-Anwendungen', kann das System anhand des Kontextes und des Nutzerverhaltens erkennen, ob die Programmiersprache oder kaffee-bezogene Produkte gemeint sind. Dieses Kontextverständnis ermöglicht es der semantischen Suche, relevante Ergebnisse zu liefern, selbst wenn Anfragen Homonyme oder mehrdeutige Begriffe enthalten, die traditionelle Schlüsselwortsysteme verwirren würden.
Der k-nächste-Nachbarn-Algorithmus (kNN) ist grundlegend für die Implementierung der semantischen Suche. Nachdem eine Anfrage in Einbettungen umgewandelt wurde, gleicht kNN den Anfragevektor mit Dokumentvektoren ab, um die k ähnlichsten Dokumente zu finden. Der Algorithmus misst die Distanz zwischen Vektoren im Einbettungsraum und identifiziert Dokumente, deren Vektoren dem Anfragevektor mathematisch am nächsten sind. Ein Reranker bewertet diese ersten Ergebnisse anschließend anhand weiterer Relevanzfaktoren, um die finale sortierte Ergebnisliste zu erstellen.
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