Das Projekt mit der Firma MiQ in Zusammenarbeit mit unseren Textil vernetzt-Kollegen von Hahn-Schickard ist in vollem Gange. Wir haben den Projektbetreuer Marcus Rüb gefragt, wie es dazu kam, eine selbstlernende Suchmaschine aufzusetzen, wie Herausforderungen angegangen werden und welche Vorteile eine solche Suchmaschine gerade für kleine und mittlere Unternehmen hat.

Das Ziel der Zusammenarbeit mit MiQ ist es, eine selbstlernende Suchmaschine aufzusetzen. Was ist die Herausforderung?

MiQ besitzt eine Datenbank für das Qualitätsmanagementsystem. Bei der Suche eines Dokuments muss der Anwender derzeit den exakten Namen kennen. Sollte der exakte Wortlaut nicht bekannt sein, muss der Anwender mehrere Suchanfragen absenden, um das gewünschte Dokument zu erhalten. Eine selbstlernende Suchmaschine schafft hier Abhilfe.

Wie gehen Sie vor?

Für die semantische Suche wird die (SQL-)Datenbank um eine Spalte „tag“ erweitert. Wird nun eine Suchanfrage gestartet und das gewünschte Dokument nicht gefunden, speichert die Applikation den aktuellen Suchbegriff. Wird das gewünschte Dokument in einer der darauffolgenden Suchanfragen gefunden, wird es mit den vorherigen Suchanfragen abgeglichen und mit zusätzlichen Schlagwörtern versehen, also „getaggt“. Bei zukünftigen Suchanfragen liest die semantische Suchmaschine nun auch die Spalte „tag“. Damit werden Dokumente herausgesucht, die ursprünglich nicht zur Suchanfrage passten.

Welche Vorteile hat eine selbstlernende Suchmaschine gerade für ein KMU wie MiQ?

Durch eine semantische Suchmaschine kann die Effizienz in Suchanfragen ganz klar gesteigert werden. Anwender müssen sich nicht den genauen Suchbegriff merken und können sich besser auf ihre Kernaufgaben konzentrieren. Außerdem können die Ergebnisse einer Suchabfrage priorisiert werden. Dadurch erscheinen wichtige Dokumente weiter oben in der Liste. Das spart KMUs Zeit und Arbeit.

Erfahren Sie hier mehr zum Projekt „Mitlernende Suchmaschine“.