[ Built for speed and relevance ]
AI Search
Ein Such-Stack, gebaut für produktionsreife Relevanz und Performance, mit einer Nuxt + Nitro nativen Developer Experience.
Schnell von Haus aus
Volltextsuche mit Tippfehlertoleranz, Präfix-Matching und gerankten Ergebnissen.
Hybrid + vektorbereit
Kombiniere Keyword-Relevanz und semantische Vektoren im selben Query-Flow.
Verhalten, das du justieren kannst
Justiere die lexikalisch/semantische Balance mit semanticRatio, Filtern, Sortierung und Facetten.
Gestalte ein Sucherlebnis, dem Nutzer vertrauen
Dieser Stack ist auf Suchqualität ausgerichtet: schnelles Volltext-Retrieval, hybrides Vektor-Matching und präzise Filtersteuerung für eine produktionsreife UX.
Hybrides Retrieval: exakte Keyword-Treffer plus semantische Vektor-Treffer
Multi-Search-API für föderierte Abfragen über mehrere Indizes
Geo-Suche mit Radius-, Bounding-Box- und Polygon-Beschränkungen
Eine Retrieval-Pipeline, gebaut für echten Traffic
Von der Implementierung bis zum Betrieb erhalten Entwickler Nuxt + Nitro native Flows, Muster für Tenant-Isolation und eine optimierte JAMlabs-SDK-Integration.
Schritt 1
Ingest und Normalisierung
Indexiere Dokumente und halte die Daten mit regelmäßigen Ingestion-Jobs aktuell.
POST /indexes/docs/documents
[{ "id": 1, "title": "API auth" }]Schritt 2
Nuxt + Nitro native Integration
Binde die Suche in Nuxt-Routes und Nitro-Server-Handler ein — mit JAMlabs-Wrappern für eine schnellere Implementierung.
Schritt 3
Bereit für Multi-Tenant-Plattformen
Isoliere Indizes und Suchkonfigurationen pro Tenant und behalte dabei eine gemeinsame Betriebsplattform.
Schritt 4
Developer Experience zuerst
Nutze optimierte SDK-Flows in JAMlabs, um Suche, Filter, Facetten, Sortierung und Geo aus einem Modul zu verwalten.
Gebaut für wirkungsvolle Workflows
Von Doku-Portalen bis zur Katalog-Discovery: setze eine Suchschicht ein, die sowohl lexikalisches als auch vektorbasiertes Retrieval unterstützt.
Dokumentationssuche
Liefere zuverlässige Doku-Suche mit tippfehlertolerantem Volltext und facettierter Filterung.
Katalog-Discovery
Treibe Produkt-Discovery mit hybridem Keyword- + Vektor-Ranking und Relevanz-Tuning an.
Geo-bewusste Suche
Filtere und ranke Ergebnisse nach Standort — für Filialfinder und lokale Content-Erlebnisse.
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen, die Teams stellen, bevor sie Suche in Produktion bringen.
Bring deine AI-Search-Landing in Wochen live, nicht in Quartalen
Definiere mit uns deinen ersten Produktions-Scope: Index-Modell, Ranking-Strategie, Filter und Vektor-Rollout-Plan.