OpenSearch (Vector Search)

OpenSearch (Vector Search) ist eine Open-Source-Search-Engine, die klassische Volltextsuche (z. B. BM25) mit Vektorsuche kombiniert, um Inhalte sowohl nach Keywords als auch nach Bedeutung (Semantik) zu finden. Dadurch eignet sie sich besonders für Enterprise-Szenarien wie Wissenssuche, Dokumentenportale und KI-gestützte Assistenzsysteme.

Was bedeutet „Vector Search“ in OpenSearch?

Bei Vector Search werden Texte, Bilder oder andere Inhalte in Zahlenvektoren (Embeddings) umgewandelt. Diese Vektoren repräsentieren die Bedeutung eines Inhalts. OpenSearch kann dann „ähnliche“ Vektoren finden (Nearest Neighbor Search) und so Ergebnisse liefern, die auch dann passen, wenn die exakten Suchbegriffe nicht vorkommen. Grundlage sind meist Embeddings aus einem Embedding Model (Embedding-Modell).

Wie funktioniert OpenSearch (Vector Search) in der Praxis?

• 1) Daten ingestieren: Dokumente (z. B. PDFs, Wiki-Seiten, Tickets) werden indexiert.
• 2) Vektoren erzeugen: Pro Dokument oder Text-Chunk werden Embeddings berechnet (oft via Pipeline/Service).
• 3) Vektoren speichern: OpenSearch speichert Vektorfelder im Index und baut dafür passende Strukturen für Ähnlichkeitssuche auf.
• 4) Query ausführen: Eine Nutzerfrage wird ebenfalls in einen Vektor umgewandelt und gegen den Index gematcht.
• 5) Ranking & Kombination: Ergebnisse können rein semantisch oder als Hybrid Search (BM25 + Vektor) gerankt werden; optional folgt Re-Ranking (Neu-Rangordnung) für bessere Präzision.

Warum ist OpenSearch für KI- und Enterprise-Use-Cases interessant?

In Unternehmen scheitert Suche oft an Synonymen, Abkürzungen, uneinheitlichen Formulierungen oder mehrsprachigen Dokumenten. Vector Search reduziert diese Reibung, weil „Bedeutungsnähe“ zählt. Besonders stark ist OpenSearch, wenn du eine robuste Unternehmenssuche aufbauen willst, die sowohl exakte Compliance-Treffer (Keyword) als auch hilfreiche semantische Treffer (Vektor) liefert.

Typische Anwendungsfälle (mit Beispielen)

• RAG für Chatbots: OpenSearch dient als Retrieval-Layer für RAG (Retrieval-Augmented Generation), damit ein ChatGPT-ähnlicher Assistent interne Dokumente findet und Antworten besser „grounded“ formuliert (weniger Halluzinationen (Hallucinations)).
• Enterprise Knowledge Search: Suche über Confluence/SharePoint-Exporte, Handbücher, SOPs, Verträge oder Support-Tickets (siehe auch Enterprise Search (Unternehmenssuche)).
• Ähnlichkeitssuche: „Finde ähnliche Incidents“ oder „zeige ähnliche Kundenanfragen“ für Support-Teams.
• Automation-Workflows: In Kombination mit n8n lassen sich z. B. neue Dokumente automatisch chunken, embedden und re-indexieren (siehe Automatisierung (Automation)).

OpenSearch vs. Vektordatenbank: Wo ist der Unterschied?

OpenSearch ist primär eine Such- und Analytics-Engine, die Vektorsuche als Feature integriert. Eine dedizierte Vektordatenbank (Vector Database) kann je nach Produkt stärker auf reine Ähnlichkeitssuche optimiert sein. Der Vorteil von OpenSearch liegt häufig in der Kombination: Volltext, Filter, Aggregationen, Security/Multitenancy und Hybrid-Ranking in einem System.

Worauf sollte man achten?

• Chunking-Strategie: Gute Treffer hängen stark von Chunking (Text-Chunking) und Metadaten-Filtern ab.
• Qualität der Embeddings: Modellwahl und Domänenpassung sind entscheidend.
• Hybrid-Setup: Für Enterprise ist Hybrid oft „Best of both worlds“: exakte Treffer + semantische Treffer.
• Betrieb: Skalierung, Latenz und Kosten (Indexgröße, Vektordimensionen) sollten früh getestet werden.