Die besten semantischen Such-APIs im Jahr 2026 für KI-gesteuerte Anwendungen

In diesem Leitfaden erfahren Sie:

• Was semantische Suche ist, welche Haupttypen es gibt und welche grundlegenden Anwendungsfälle sie abdeckt.
• Welche Aspekte beim Vergleich von Anbietern semantischer Such-APIs zu berücksichtigen sind.
• Die besten semantischen Such-APIs, verglichen und bewertet nach diesen Kriterien.

Lassen Sie uns eintauchen!

TL;DR: Vergleichstabelle der besten semantischen Such-APIs

Vergleichen Sie die besten Anbieter von semantischen Such-APIs auf einen Blick mit der folgenden Übersichtstabelle:

Eine Einführung in semantische Such-APIs

Bevor Sie sich mit den besten Anbietern semantischer Such-APIs befassen, sollten Sie sich etwas Zeit nehmen, um den Zweck, die Funktionalität und den zugrunde liegenden Ansatz dieser Lösungen zu verstehen.

Was ist eine semantische API?

Die semantische Suche ist ein KI-gestützter Ansatz zur Informationsgewinnung, der über die einfache Keyword-Suche hinausgeht. Sie stützt sich auf NLP (Natural Language Processing) und Vektor-Embeddings, um die Bedeutung und Absicht hinter einer Suchanfrage zu verstehen.

Im Hintergrund werden Suchanfragen und Inhalte in der Regel als Vektoren dargestellt und mithilfe von Vektorsuchmaschinen abgeglichen, um konzeptionell ähnliche Ergebnisse zu erhalten. Gleichzeitig sind auch andere Implementierungen möglich. Unabhängig von den zugrunde liegenden Implementierungsdetails besteht das Ziel darin, einen Suchmechanismus zu erreichen, der mit Synonymen, Mehrdeutigkeiten und Kontexten umgehen kann und hochrelevante Ergebnisse liefert.

Eine semantische Such-API ist also ein Dienst, der semantische Suchfunktionen über Endpunkte bereitstellt, die Sie in Ihre Systeme integrieren können. Damit können Sie KI-gestützte Suche in interne Pipelines, Skripte, Webanwendungen und andere Softwarekomponenten einbetten.

Arten von semantischen Such-APIs

Semantische Such-APIs können je nach ihren zugrunde liegenden KI-Modellen, Einbettungen oder Implementierungsdetails auf verschiedene Weise kategorisiert werden. Auf einer hohen Ebene lassen sie sich jedoch in folgende Kategorien unterteilen:

• SERP-APIs: Diese APIs rufen Informationen aus externen Suchmaschinen statt aus internen Datenbanken ab. Das System übersetzt eine Benutzeranfrage in eine oder mehrere suchmaschinenoptimierte Abfragen und ruft die kontextuell am besten passenden Ergebnisse ab. Der Hauptvorteil besteht darin, dass die abgerufenen semantischen Daten überprüfbar sind. Das liegt daran, dass Sie denselben Suchworkflow direkt in Suchmaschinen replizieren und jedes Ergebnis bis zu seiner ursprünglichen Quell-URL zurückverfolgen können, anstatt sich auf undurchsichtige Informationen ohne Quellenangabe zu verlassen.
• Datenbankbasierte APIs: Diese stützen sich auf interne (oder vom Benutzer bereitgestellte) Datenquellen und verwenden Vektordatenbanken oder andere ähnlichkeitsbasierte Ansätze, um Suchanfragen mit gespeicherten Inhalten abzugleichen.

Beachten Sie, dass einige Anbieter semantischer Suche beide Ansätze kombinieren. Sie versuchen zunächst eine Datenbankrecherche und greifen dann, wenn die gewünschten Informationen nicht gefunden werden, auf eine SERP-API zurück. Aus diesem Grund fungieren viele semantische Such-APIs auch als allgemeine Such- oder SERP-APIs.

Unabhängig vom Ansatz werden die Ergebnisse in der Regel in einem LLM-fähigen Format zurückgegeben, z. B. strukturiertem JSON oder Markdown (zwei der effektivsten Formate für die Aufnahme in große Sprachmodelle).

Wichtige Anwendungsfälle

Semantische Such-APIs decken eine Vielzahl von Szenarien und Anwendungen ab. Zu den beliebtesten Anwendungsfällen gehören:

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Semantische Such-APIs fungieren als Filter für LLMs und rufen nur die kontextuell relevantesten Datenblöcke ab. Sie reduzieren Halluzinationen und bilden das Rückgrat der meisten agentenbasierten RAG-Systeme.
• Technische Fehlerbehebung: Die Such-APIs interpretieren vage Problemschilderungen von Benutzern und ordnen sie präzisen technischen Dokumentationen zu. Dies ermöglicht schnelle und genaue Self-Service-Lösungen für Probleme wie Treiberfehler, Anzeigefehler oder Konfigurationsfehler.
• Autonome KI-Agenten: Die APIs interpretieren die Bedeutung hinter den Suchanfragen, anstatt nur Schlüsselwörter abzugleichen, sodass die Agenten selbstständig navigieren und Informationen sammeln können.
• Wissensgewinnung in Unternehmen: Die semantische Suche macht starre Konventionen für die Benennung von Dokumenten überflüssig. Mitarbeiter können Fragen in natürlicher Sprache stellen und Informationen aus internen Systemen oder öffentlichen Wissensdatenbanken sofort abrufen.
• E-Commerce-Produktsuche und -Empfehlungen: Die semantische Suche verbessert die Produktsuche, indem sie Stil, Passform, Anlass und Kontext versteht. Sie liefert relevante Ergebnisse für nuancierte Suchanfragen, ahmt das Erlebnis eines persönlichen Einkaufsberaters nach und steigert die Konversionsrate.
• Recht und Compliance: Semantische Such-APIs können konzeptionelle Ähnlichkeiten in der Rechtsprechung oder in regulatorischen Richtlinien identifizieren. Sie ermöglichen es KI-Agenten, Compliance-Probleme oder kritische Präzedenzfälle zu überprüfen und helfen so Rechtsabteilungen und Compliance-Beauftragten, effektiver zu arbeiten.
• Personalisierung von Inhalten: Durch das Verstehen von Bedeutungen anstelle von exakten Schlüsselwörtern kann die semantische Suche maßgeschneiderte Inhalte (z. B. Artikel, Videos oder Lektionen) basierend auf den Absichten und Interessen der Nutzer liefern und so das Engagement auf allen Plattformen verbessern.

Wichtige Faktoren, die bei der Bewertung von semantischen Such-APIs zu berücksichtigen sind

Obwohl die semantische Suche noch ein relativ neues Gebiet in der KI ist, gibt es bereits mehrere API-Anbieter, die eine Untersuchung wert sind. Um Zeit zu sparen und die beste Option für Ihre Anforderungen zu finden, müssen Sie sie anhand einer Reihe einheitlicher Kriterien bewerten, wie z. B.:

• Typ: Ob der Anbieter Open Source oder kommerziell ist und einen SERP-basierten oder datenbankbasierten Ansatz verfolgt.
• Datenquellen: Woher bezieht die API ihre Informationen (d. h. vertrauenswürdige Suchmaschinen, interne Datenbanken, öffentliche Webseiten, proprietäre KI-Systeme oder andere Quellen)?
• Skalierbarkeit und Infrastruktur: Wie gut der Dienst mit hohen Anfragenvolumina umgeht, einschließlich Parallelitätsbeschränkungen, Ratenbegrenzungen usw.
• Leistung: Geschwindigkeit, Suchgenauigkeit und andere Metriken, die sicherstellen, dass Sie zuverlässig und innerhalb eines akzeptablen Zeitrahmens korrekte Ergebnisse erhalten.
• Integrationen: Verfügbarkeit offizieller Konnektoren für beliebte KI-Bibliotheken, No-Code-Automatisierungsplattformen, Multi-Cloud-Plattformen oder Frameworks zur Agentenentwicklung.
• Compliance: Datenschutzrichtlinien, Verschlüsselungsstandards und Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO, CCPA oder HIPAA.
• Kostenlose Optionen: Ob eine kostenlose Testversion oder ein kostenloser Tarif angeboten wird, um den Dienst zu testen, bevor man sich für ein kostenpflichtiges Abonnement entscheidet.
• Preise: Wie der Dienst seine Preispläne strukturiert, einschließlich Pay-as-you-go-Optionen, Abonnementstufen oder Unternehmenspreisen.

Die 7 besten semantischen Such-APIs

Entdecken Sie die besten semantischen Such-APIs, wobei jeder Anbieter sorgfältig ausgewählt und anhand der oben genannten Aspekte bewertet wurde.

1. Bright Data

Bright Data begann als Proxy-Anbieter und hat sich seitdem zu einer führenden Webdatenplattform entwickelt. Heute bietet das Unternehmen eine hoch skalierbare und KI-fähige Infrastruktur der Enterprise-Klasse, die für Anwendungsfälle von der einfachen Datenerfassung bis hin zu fortschrittlichen End-to-End-Datenpipelines ausgelegt ist.

Insbesondere deckt es beide wichtigen Szenarien für semantische Such-APIs durch zwei sich ergänzende Angebote ab:

• SERP-API: Liefert geografisch gezielte Suchmaschinenergebnisse von Google, Bing, Yandex, Baidu und anderen großen Suchmaschinen. Die Ergebnisse werden in LLM-fähigem JSON oder Markdown zurückgegeben und können in eine Vielzahl von KI-Frameworks integriert werden. Damit eignet sich die API besonders für SERP-basierte semantische Suchimplementierungen, bei denen die Rückverfolgbarkeit der Ergebnisse und die Überprüfbarkeit der Daten von entscheidender Bedeutung sind.
• Deep Lookup: Ein KI-gestütztes Suchprodukt, mit dem Sie das öffentliche Web als strukturierte Datenbank abfragen können. Es identifiziert Unternehmen, Fachleute, Produkte und andere Entitäten anhand von Abfragen in natürlicher Sprache und gibt tabellenfertige Daten mit vollständiger Quellenangabe zurück. Der Dienst ist über eine API verfügbar und eignet sich daher für datenbankbasierte semantische Suchszenarien, in denen KI-Systeme präzise historische Webdaten auf Entitätsebene in großem Umfang benötigen.

Beide Dienste werden von einem globalen Proxy-Netzwerk mit über 150 Millionen IPs unterstützt und erreichen eine Verfügbarkeit von 99,99 %, eine geringe Latenz sowie hohe Erfolgs- und Genauigkeitsraten. Diese Infrastruktur unterstützt Unternehmen von Start-ups in der Frühphase bis hin zu Fortune-500-Unternehmen.

Zusammen machen diese Aspekte Bright Data zum besten Anbieter von semantischen Such-APIs für Entwickler und Unternehmen jeder Größe.

➡️ Ideal für: Skalierbare, vertrauenswürdige semantische Such-API-Integrationen auf Unternehmensniveau, die eine Vielzahl von Szenarien unterstützen.

Typ:

• Kommerzielle Lösung mit Open-Source-Komponenten, einschließlich SDKs und einem MCP-Server.
• Unterstützt sowohl die SERP-basierte Suche über die SERP-API als auch die datenbankähnliche Suche über Deep Lookup und deckt damit das gesamte Spektrum der semantischen Such-API-Erfahrungen ab.

Datenquellen:

• Für die SERP-API erhalten Sie Zugriff auf Ergebnisse von Google, Bing, Baidu, DuckDuckGo, Yandex und anderen großen Suchmaschinen.
• Für Deep Lookup können Sie Suchanfragen in natürlicher Sprache über LinkedIn, Amazon, Yahoo Finance, Instagram, TikTok, YouTube, Reuters, Walmart und Tausende anderer Quellen durchführen.

Skalierbarkeit und Infrastruktur:

• Unbegrenzte Kapazität und Parallelität, unterstützt durch mehr als 150 Millionen Residential-Proxys, Mobile-Proxys, ISP-Proxys und Datacenter-Proxys in 195 Ländern.
• Proprietäre Technologie für Anti-Bot-Bypass, CAPTCHA-Lösung und strukturierte Datenextraktion.
• Unterstützt die Massenextraktion (bis zu 5.000 URLs pro Anfrage).
• Rund um die Uhr verfügbarer Support durch Datenexperten.
• Deep Lookup ermöglicht die gleichzeitige Suche in über 1.000 Quellen.

Leistung:

• SERP-APIs geben Daten in JSON und LLM-optimiertem Markdown zurück, um die Erfassung zu vereinfachen.
• Deep Lookup erreicht eine Genauigkeit von über 95 %.
• 99,99 % Plattform-Verfügbarkeit:
• 99,99 % Erfolgsquote der Scraping-API.
• Reaktionszeiten von weniger als einer Sekunde für SERP-Ergebnisse aus den wichtigsten Suchmaschinen.

Integrationen:

• Unterstützt über 70 KI-Frameworks und -Lösungen, darunter LlamaIndex, LangChain, CrewAI, Dify, Agno, OpenClaw, IBM Watsonx, AWS Bedrock AI Agents, Microsoft Copilot Studio und mehr.
• Vereinfachte Integration für KI-Agenten über Web MCP, den Open-Source-MCP-Server von Bright Data mit über 2.000 GitHub-Stars.
• Offizielle Python- und JavaScript-SDKs.

Konformität:

• GDPR- und CCPA-konform.
• Zertifiziert nach den Standards ISO 27001, SOC 2 Typ II und CSA STAR Level 1.
• Daten stammen ausschließlich aus öffentlich zugänglichen Informationen.

Kostenlose Optionen:

• Kostenlose Testversion zum Ausprobieren von SERP-API und Deep Lookup verfügbar.

Preise:

• Flexible Preisgestaltung mit Pay-as-you-go-/Pay-per-Result- und Abonnementmodellen:
  • SERP-API: Ab 1,50 $ pro 1.000 Ergebnisse.
  • Deep Lookup: 1,00 $ pro übereinstimmendem Datensatz (beinhaltet 10 Anreicherungsspalten).

2. Exa

Exa ist eine KI-native Suchmaschine, die entwickelt wurde, um LLMs und KI-Agenten mit hochwertigen, strukturierten Webinhalten zu versorgen. Ihr Search-API-Endpunkt unterstützt neuronale und auf Einbettungen basierende Abfragen und liefert token-effiziente Highlights, Volltexte oder Zusammenfassungen. Die API unterstützt schnelles Abrufen, Extrahieren von Inhalten und strukturierte Antworten.

➡️ Ideal für: Bereitstellung von token-effizienten Highlights, Zusammenfassungen oder Volltexten, die speziell für die Verwendung durch LLMs optimiert sind

Typ:

• Kommerzielle Lösung mit gehosteten APIs und einigen Open-Source-Komponenten (SDKs und einem MCP-Server).
• Suchansatz, der neuronale Methoden mit traditioneller Indizierung für optimierten LLM-Verbrauch kombiniert.

Datenquellen:

• Exa’s proprietäre Suchindizes, die Personen, Unternehmen, Code, Forschungsarbeiten, Nachrichten, Tweets und persönliche Websites abdecken.
• Live-Webcrawling für aktuelle Inhalte bei Bedarf.

Skalierbarkeit und Infrastruktur:

• Unterstützt Echtzeit-Workflows wie Autovervollständigung und Live-Vorschläge.
• Begrenzt auf 5 Abfragen pro Sekunde, mit Volumenstufen, die benutzerdefinierte Ratenbegrenzungen und SLAs bieten.

Leistung:

• Unterstützt eine Latenz von unter 200 ms für schnellere Ergebnisse.
• Token-effiziente Ausgabemodi (Highlights, Text, Zusammenfassung) reduzieren den Token-Verbrauch um bis zu 10-fach.
• Spezielle Indizes für hochpräzise Suchen nach Personen, Unternehmen und Code verfügbar.
• 94 % Genauigkeit der Ergebnisse.

Integrationen:

• SDKs für Python und JavaScript verfügbar.
• Unterstützte Agent- und KI-Frameworks umfassen LangChain, LlamaIndex, CrewAI, OpenAI SDK/Tool Calling, Vercel AI SDK und Google Sheets.
• Open-Source-MCP-Server für vereinfachte KI-Agentenintegrationen verfügbar.

Compliance:

• SOC 2 Typ II-zertifiziert.
• Keine Datenaufbewahrungsoptionen und SSO für sicheren Teamzugriff.

Kostenlose Optionen:

• 10 $ Gratisguthaben.

Preise:

• Pay-as-you-go-Preise basierend auf Anfragen, Seiten oder Aufgaben (Beispiel: 5 bis 25 $ pro 1.000 Suchanfragen, je nach Suchtyp).
• Unternehmenspläne bieten individuelle Preise, Mengenrabatte, maßgeschneiderte Moderation und dedizierte SLAs.

3. Cohere Rerank

Cohere ist ein KI-Unternehmen, das sich auf leistungsstarke Modelle und Lösungen spezialisiert hat, mit denen Unternehmen Prozesse automatisieren, Mitarbeiter befähigen und fragmentierte Daten in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln können. Für die semantische Suche bietet es zwei APIs, die seine Embed- und Rerank-Modelle verfügbar machen. Diese ermöglichen Text-Embeddings und eine verhaltensorientierte, mehrsprachige und multimodale Suche.

➡️ Ideal für: Die Verarbeitung semantischer Relevanz über mehrere Sprachen und gemischte Dokumenttypen hinweg.

Typ:

• Kommerzielle KI-Plattform mit Open-Source-SDKs.
• Bietet eine datenbankähnliche semantische Such-API auf Basis von Text-Embeddings und ein Rerank-Modell für verhaltens- und kontextbezogene Suche.

Datenquellen:

• Von Benutzern bereitgestellte Datensätze in über 100 Sprachen, einschließlich unstrukturierter Texte und Dokumente mit gemischten Modalitäten (z. B. Text, Bilder, PDFs).

Skalierbarkeit und Infrastruktur:

• Cloud-basierte Bereitstellung über die Cohere-Plattform oder private Bereitstellungen (VPC oder vor Ort).

Leistung:

• Einbettungsmodelle erfassen semantische Bedeutungen, die über die Übereinstimmung von Schlüsselwörtern hinausgehen.
• Unterstützt große Kontextfenster (128.000 Tokens für Embed, 32.768 für Rerank).
• Rerank-Modelle wenden Cross-Attention für eine detaillierte Rangfolge an und verbessern so die Relevanz bei komplexen Abfragen.

Integrationen:

• SDKs für Python, Typescript, Java und Go.
• LangChain- und LlamaIndex-Integrationen.
• Integration mit Elasticsearch, MongoDB, Redis, Haystack, OpenSearch, Vespa, Chroma, Qdrant, Weaviate, Pinecone und Milvus.

Konformität:

• SOC 2 Typ II-konform.
• ISO 27001-konform.
• GDPR-, CCPA- und UK Cyber Essentials-konform.
• HIPAA-konform.

Kostenlose Optionen:

• Kostenloser Test-API-Schlüssel zum Ausprobieren verfügbar.

Preise:

• Einbetten: 0,12 $ pro 1 Million Token (Text) oder 0,47 $ pro 1 Million Token (Bilder).
• Rerank 4 Fast: 2,00 $ pro 1.000 Suchanfragen.
• Rerank 4 Pro: 2,50 $ pro 1.000 Suchanfragen.
• Für Unternehmens- und private Bereitstellungen gelten individuelle Preise (Informationen erhalten Sie über den Kontakt Vertrieb).

4. Firecrawl Search

Firecrawl ist eine KI-gestützte Web-Scraping- und Crawling-Plattform mit einem Open-Source-Kern. Sie bietet mehrere Endpunkte, darunter eine Such-API. Damit können Sie Websuchen durchführen und die Ergebnisse sofort in sauberes, LLM-fähiges Markdown oder JSON scrapen. Die Plattform verarbeitet JavaScript-gerenderte Seiten, PDFs und ganze Websites, unterstützt KI-gesteuerte strukturierte Extraktion und beschleunigt RAG- und semantische Such-Workflows.

➡️ Ideal für: Abrufen von Daten aus modernen Websites, PDFs und JavaScript-gerenderten Seiten.

Typ:

• Kommerzielle API mit Open-Source-Komponenten, darunter ein MCP-Server, eine Open-Source-Version und SDKs.
• SERP-basierter Ansatz (von einer nicht genannten Suchmaschine), der die Websuche mit automatisierter Inhaltsgewinnung kombiniert.

Datenquellen:

• Öffentliche Webseiten, die über eine Live-Websuche abgerufen werden.
• Die Daten werden zum Zeitpunkt der Anfrage direkt von den Zielwebsites abgerufen und extrahiert.

Skalierbarkeit und Infrastruktur:

• Klar definierte Begrenzungen der Parallelität pro Plan, von 2 bis zu über 150 gleichzeitigen Anfragen.
• Scale- und Enterprise-Pläne bieten dedizierte SLAs und benutzerdefinierte Konfigurationen.

Leistung:

• Unterstützt strukturierte JSON-, Markdown- und HTML-Ausgaben, die für die Verwendung mit LLM optimiert sind.
• Verarbeitet JavaScript-gerenderte Seiten automatisch.
• 77,2 % Erfolgsquote bei der Abdeckung.
• 0,638 F1-Qualitätswert.
• 3.387 s P95-Latenz.

Integrationen:

• Integrationen mit Agent- und Automatisierungs-Frameworks wie LangChain, LlamaIndex, CrewKI, Flowise, Langflow, Dify, CamelKI und SourceSync.ai.
• Kann über den Open-Source-MCP-Server verwendet werden.
• Bietet ein Python SDK, ein Node.js SDK und eine CLI.

Compliance:

• Der Enterprise-Plan umfasst Null-Datenaufbewahrung, SSO und erweiterte Sicherheit.

Kostenlose Optionen:

• Kostenloser Plan mit 500 einmaligen Credits.

Preise:

• Abonnementbasierte Pläne:
  • Kostenloser Tarif: Einmalige kostenlose Stufe mit 500 Credits.
  • Hobby: 19 $/Monat + zusätzliche Credits kosten 9 $ pro 1.000 Credits.
  • Standard: 99 $/Monat + zusätzliche Credits kosten 47 $ pro 35.000 Credits.
  • Wachstum: 399 $/Monat + zusätzliche Credits kosten 177 $ pro 175.000 Credits.
• Scale-Tarife:
  • Scale: 749 $/Monat mit 1.000.000 Credits.
  • Enterprise: Individuelle Credits und Preise.

5. Meilisearch

Meilisearch ist eine flexible Suchmaschine mit Open-Source-Charakter. Sie kann in Websites und Anwendungen integriert werden, um mit minimalem Einrichtungsaufwand relevante Ergebnisse zu liefern. Ihre semantische Such-API ermöglicht KI-gestützte Abfragen und unterstützt die hybride Suche, die Volltext- und vektorbasierte Ansätze kombiniert. Mit SDKs für mehrere Sprachen, Cloud- oder selbst gehosteter Bereitstellung, Tippfehler-Toleranz, multimodaler Suche und Vektorspeicherung ermöglicht sie Ihnen den Aufbau intelligenter Sucherlebnisse mit hoher Leistung.

➡️ Ideal für: Teams, die eine Open-Source-basierte semantische Suchmaschinenlösung mit optionaler verwalteter Cloud-Skalierung wünschen.

Typ:

• Open-Source-Rust-Lösung mit über 55 GitHub-Stars und einem kommerziellen Cloud-Angebot.
• Datenbankbasierte semantische Such-APIs mit Vektor-Einbettungen und hybrider keyword-semantischer Suche.

Datenquellen:

• Funktioniert mit vom Benutzer bereitgestellten Datensätzen, die in die Meilisearch-Instanz hochgeladen werden.

Skalierbarkeit und Infrastruktur:

• Bei der Open-Source-Version ganz nach Ihren Wünschen.
• Die Cloud-Version bietet eine vollständig verwaltete, horizontal skalierbare Infrastruktur mit automatischer Serverskalierung, hoher Verfügbarkeit und Echtzeit-Metriken.

Leistung:

• Mehrformatige Suchanfragen (Text, Bild, Ton, Video) mit einer Latenz von unter 50 ms.
• Hybride semantische und Stichwortsuche mit Tippfehler-Toleranz für hohe Genauigkeit.
• 99,9 % Verfügbarkeit garantiert in der Cloud-Version.

Integrationen:

• Offizielle Integrationen für Laravel, generisches JavaScript und React-Anwendungen.
• Offizielle Langchain-Integrationen.
• SDKs für .NET, Dart, Golang, Java, JavaScript, PHP, Python, Ruby, Rust und Swift zur Vereinfachung der API-Integration.
• Unterstützung für die Einbettung von Modellen wie OpenAI und Hugging Face.

Konformität:

• DSGVO-konform.
• SOC 2 Typ II-konform.

Kostenlose Optionen:

• Die Open-Source-Version ist kostenlos.
• Meilisearch Cloud bietet eine 14-tägige kostenlose Testversion.

Preise:

• Nutzungsbasierte Tarife für die Mailisearch Cloud beginnen bei 30 $/Monat oder benutzerdefinierte ressourcenbasierte Tarife.
• Eine selbst gehostete Enterprise-Edition ist über ein individuelles Angebot erhältlich.

6. Shaped

Shaped ist eine KI-native Relevanz-Engine, die personalisierte Suchergebnisse, Feeds und Empfehlungen ermöglicht. Sie bietet Ihnen Optionen für die Verarbeitung mehrerer Datenquellen, die Feinabstimmung von Modellen und die Nutzung einer modularen Infrastruktur für Such- und Empfehlungssysteme. Die semantische API kombiniert Deep Learning mit verhaltensgesteuertem Re-Ranking, um benutzerspezifische Ergebnisse zu liefern.

➡️ Ideal für: Feeds, Produktsuche und Content-Ranking, bei denen die Relevanz vom Kontext des Benutzers abhängt.

Typ:

• Kommerzielle KI-native semantische Suchplattform mit verhaltensgesteuertem Re-Ranking und Open-Source-SDKs.
• Datenbankbasierter/Vektor-Einbettungs-Ansatz für semantische API-Anwendungen mit hybrider semantischer Suche, die sich am Benutzerverhalten orientiert.

Datenquellen:

• Arbeitet mit vom Benutzer bereitgestellten Datensätzen.
• Integriert externe Quellen, darunter gängige Datenbanken.

Skalierbarkeit und Infrastruktur:

• Cloud-basierte Infrastruktur mit modularer Architektur, die sich automatisch an das Anfragevolumen anpasst.
• Unterstützt mehr als 1.000 Abfragen pro Sekunde.

Leistung:

• Verhaltensgesteuerte semantische Suche für personalisierte, kontextbezogene Ergebnisse.

Integrationen:

• SDKs für JavaScript und Python verfügbar.
• Konnektoren für gängige Analyse- und Datenbankplattformen (Segment, Amplitude, BigQuery, PostgreSQL, MySQL, Snowflake).

Konformität:

• GDPR-, SOC 2- und HIPAA-konform für Unternehmen.

Kostenlose Optionen:

• Kostenloser Tarif mit 300 $/Monat kostenloser Nutzung.

Preise:

• Starter: 300 $/Monat kostenlose Nutzung.
• Standard: Mindestens 500 $/Monat (beinhaltet nutzungsabhängige Abrechnung für Daten, Intelligence und Abfrageebenen).
• Enterprise: Individuelle Preise (Kontakt Vertrieb für weitere Informationen).

7. Semantische Suche von Typesense

Typesense ist eine Open-Source-Suchmaschine mit hoher Leistung, die auf Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit ausgelegt ist. Zu den vielen Szenarien, die sie abdeckt, gehört auch die semantische Suche, sogar über die API ihrer Cloud-Version. Diese Funktion unterstützt die Stichwort- und Vektorsuche in einem einzigen Workflow, indem sie sich auf Einbettungen stützt, die mit integrierten oder externen Modellen generiert wurden. Das Ergebnis ist eine tippfehlerunempfindliche, bedeutungsbasierte Sucherfahrung, die sich gut für KI-Anwendungen und RAG-Systeme eignet.

➡️ Ideal für: Anwendungen, die eine strenge Kontrolle über die Ranking-Logik erfordern, wobei lexikalische und semantische Signale kombiniert werden.

Typ:

• Open-Source-Suchmaschine mit einem kommerziellen Cloud-Angebot (Typesense Cloud).
• Datenbankbasierte semantische Suche unter Verwendung von Vektor-Embeddings, die eine hybride Stichwort- und semantische Suche unterstützt.

Datenquellen:

• Arbeitet mit vom Benutzer bereitgestellten KI-fähigen Vektoratensätzen, die in Typesense-Sammlungen indexiert sind.
• Einbettungen können mithilfe integrierter ML-Modelle oder externer Dienste wie OpenAI, PaLM API oder Vertex KI generiert werden.

Skalierbarkeit und Infrastruktur:

• In der Open-Source-Version wird die Skalierbarkeit vollständig vom Benutzer verwaltet.
• Die Cloud-Version bietet dedizierte Cluster ohne Beschränkungen hinsichtlich Datensätzen oder Operationen und verfügt über konfigurierbaren Speicher, vCPUs, hohe Verfügbarkeit und optionale GPU-Beschleunigung für große Datensätze.

Leistung:

• Paginierung, k-Nearest-Neighbor-Suche, Entfernungsschwellenwerte und optionales hybrides Re-Ranking für eine umfassende Ergebnisbewertung.
• Möglichkeit einer Suche mit geringer Latenz und hohem Durchsatz, abhängig von der Clusterkonfiguration.

Integrationen:

• Unterstützt Einbettungen von OpenAI, PaLM und Vertex KI.
• Integrationen mit LangChain.
• Offizielle Typesense-APIs für JavaScript, PHP, Python und Ruby mit von der Community gepflegten Client-Bibliotheken für Go, .NET, Java, Rust, Dart, Perl, Swift, Clojure und Elixir.

Compliance:

• SOC 2 Typ II-Bericht und HIPAA BAA über kostenpflichtige Support-Pläne verfügbar.

Kostenlose Optionen:

• Immer verfügbar über eine Open-Source-Version.
• Typesense Cloud bietet eine kostenlose Zuweisung.

Preise:

• Nutzungsabhängige Preise für Cluster (z. B. 0,03 $/Stunde für Speicher, 0,09 $/GB für ausgehende Bandbreite).
• Für Nutzer höherer Stufen sind zusätzliche Support-Pläne für Unternehmen verfügbar.

Fazit

In diesem Artikel haben Sie erfahren, was eine semantische Such-API ist, wie sie funktioniert und welche Hauptanwendungsfälle sie unterstützt. Es gibt viele Anbieter im Internet, aber nicht alle sind eine Untersuchung wert. Hier haben wir einige der besten semantischen Such-APIs analysiert, um Ihnen zu helfen, eine fundierte Entscheidung zu treffen.

Unter den verglichenen Anbietern sticht Bright Data aus mehreren Gründen hervor:

• SERP-API: Greifen Sie in großem Umfang auf echte Suchergebnisse von Nutzern in den wichtigsten Suchmaschinen zu, mit Optionen für die Integration in KI-Systeme zur Unterstützung semantischer Suchimplementierungen.
• Deep Lookup: Eine KI-gestützte Suchmaschine, die über eine API abgefragt werden kann, um Unternehmen, Fachleute und Organisationen durch komplexe Abfragen zu finden und strukturierte, umsetzbare Ergebnisse zu liefern.

Diese Lösungen decken beide Arten von semantischen Such-APIs ab: SERP-basierte für Live-Suchergebnisse mit hoher Variabilität und webbasierte für historische und kontextreiche Abfragen.

Was Bright Data besonders auszeichnet, ist seine Infrastruktur auf Unternehmensniveau, die durch ein Proxy-Netzwerk mit 150 Millionen IPs, einer Verfügbarkeit von 99,99 % und einer Erfolgsquote von 99,99 % unterstützt wird. In Kombination mit einem 24/7-Prioritäts-Support, flexibler Datenlieferung und JSON/Markdown-Ausgaben wird die semantische Webdatensuche in großem Umfang zum Kinderspiel.

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FAQ

Semantische Such-APIs vs. SERP-APIs: Was ist der Unterschied?

Semantische Such-APIs rufen Informationen (in der Regel aus einem bestimmten Datensatz) basierend auf Bedeutung und Kontext ab, häufig unter Verwendung von Embeddings und Vektorsimilarität. SERP-APIs hingegen beziehen Ergebnisse direkt aus Suchmaschinen und stützen sich dabei auf keywordbasierte Rankings.

Semantische Such-APIs vs. Embedding-APIs: Was ist der Unterschied?

Semantische Such-APIs verwenden Einbettungen, um relevante Informationen anhand ihrer Bedeutung zu identifizieren und zu bewerten. Im Gegensatz dazu generieren Einbettungs-APIs nur Vektordarstellungen von Text und überlassen die Abfrage, Bewertung und Suchlogik dem Entwickler. Somit können semantische Such-API-Systeme auf Einbettungs-APIs zurückgreifen, aber Einbettungs-APIs bieten keine vollständige semantische Suchfunktionalität.

Wie baut man ein RAG-System mit einer semantischen API auf?

Die wichtigsten Schritte zum Aufbau eines agentenbasierten RAG-Systems mit einer semantischen Such-API bestehen darin, einem KI-Agenten Zugriff auf die API als Werkzeug zu gewähren. Wenn ein Benutzer eine Frage stellt, kann der Agent feststellen, ob er die Antwort bereits kennt oder eine Suche durchführen muss, und ruft die API nach Bedarf auf. Die abgerufenen Ergebnisse werden dann in das agentenbasierte System eingespeist, sodass es genauere Antworten generieren kann. Eine detaillierte Anleitung finden Sie in unserem Tutorial zum Erstellen eines agentenbasierten RAG-Systems.

Was ist der Unterschied zwischen semantischer Suche und Vektorsuche?

Semantische Suche und Vektorsuche sind miteinander verwandt, aber dennoch unterschiedlich. Die Vektorsuche ruft Inhalte auf der Grundlage numerischer Ähnlichkeiten im Einbettungsraum ab, ohne die Absicht zu verstehen. Die semantische Suche baut auf der Vektorsuche auf, indem sie die Bedeutung, den Kontext und die Beziehungen der Suchanfrage interpretiert und die Ergebnisse nach ihrer Relevanz ordnet.