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Speichertipp: Qsirch bringt Retrieval-Augmented-Generation-Suche auf NAS-Geräte KI-Suche auf QNAP-NAS-Geräten

Von Thomas Joos 2 min Lesedauer

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QNAP hat in seine NAS-Geräte die Suchmaschine Qsirch integriert. Diese ermöglicht Suche in natürlicher Sprache, zusammen mit KI-Technologie. Damit sollen sich lokale Daten schneller und einfacher finden lassen.

QNAP integriert in seine NAS-Geräte die Qsirch-Suchmaschine mit Retrieval Augmented Generation, die KI-gestützte Suche in natürlichen Sprachphrasen ermöglicht. Nutzer können so anhand von Volltextsuche und semantischer Algorithmen effektiver auf lokale Daten zugreifen, diese durchsuchen, klassifizieren oder zusammenfassen.(Bild: QNAP)
QNAP integriert in seine NAS-Geräte die Qsirch-Suchmaschine mit Retrieval Augmented Generation, die KI-gestützte Suche in natürlichen Sprachphrasen ermöglicht. Nutzer können so anhand von Volltextsuche und semantischer Algorithmen effektiver auf lokale Daten zugreifen, diese durchsuchen, klassifizieren oder zusammenfassen.
(Bild: QNAP)

Die KI-Suche wird mit der Suchmaschine Qsirch auf QNAP-NAS-Geräten eingebunden. Dabei lassen sich natürliche Spracheingaben mit KI-Funktionen nutzen. Basis dafür ist Retrieval Augmented Generation (RAG).

Das steckt hinter der neuen KI-Suche auf QNAP

Retrieval Augmented Generation (RAG) kombiniert ein Large-Language-Model mit einer dokumentbasierten Suchfunktion. In Verbindung mit NAS-Geräten lässt sich dieser Ansatz nutzen, um über die Volltextsuche in Dateiinhalten und Metadaten automatisiert Fragen zu beantworten, Inhalte zusammenzufassen oder Dokumente zu klassifizieren. Ziel ist es, strukturierte Antworten auf unstrukturierte Daten aus dem Dateisystem zu generieren.

Ein typisches RAG-Szenario auf einem NAS beginnt mit einer lokalen Indexierung. Dabei verarbeitet die Suchmaschine alle Verzeichnisse. Das System extrahiert Inhalte aus PDF, DOCX, TXT, HTML und anderen Formaten, erzeugt Vektorrepräsentationen und legt diese in einer durchsuchbaren Datenbank ab. Ergänzend lassen sich Metadaten wie Erstellungsdatum, Eigentümer oder Dateipfad indexieren.

Ein RAG-System greift bei einer Benutzeranfrage zunächst auf diesen Index zu. Statt den Prompt direkt an ein Sprachmodell weiterzugeben, wird eine Vektorsuche durchgeführt, um kontextrelevante Dokumente aus dem NAS zu laden. Diese Ergebnisse fließen in den Prompt ein, der anschließend an das Sprachmodell übergeben wird. Das Modell erzeugt dann eine Antwort, die auf den tatsächlich im NAS vorhandenen Daten statt nur auf Trainingswissen basiert.

Das kann Qsirch

Qsirch analysiert Inhalte nicht nur über klassische Volltextsuche, sondern nutzt semantische Algorithmen zur Kontextinterpretation. Dadurch lassen sich Dateiinhalte mit komplexen Suchanfragen durchsuchen, etwa durch die Eingabe ganzer Phrasen wie „ein Hund im Park“. Die semantische Komponente erkennt dabei den Sinnzusammenhang und liefert relevante Treffer auch bei freier Beschreibung.

Die Integration von OCR in elf Sprachen erlaubt das Auffinden von Text innerhalb von Bilddateien. Dieser Text kann nicht nur angezeigt, sondern auch extrahiert, kopiert und gespeichert werden. In der Kombination mit RAG lassen sich diese Informationen automatisiert weiterverarbeiten, etwa zur Generierung von Zusammenfassungen oder zur strukturierten Klassifikation.

Qsirch unterstützt zusätzlich die Extraktion von Schlüsselsätzen aus Textdateien. Diese Funktion reduziert die Datenmenge, die an ein Sprachmodell übergeben werden muss, und erhöht damit die Effizienz der Antwortgenerierung. Die Suche erfolgt über mehrere Kriterien wie Dateiname, Inhalt, Titel oder Metadaten. Darüber hinaus erkennt das System Gesichter in Bildern und erlaubt eine Filterung nach Objekten, Farben und Geolokalisierung, inklusive kartengestützter Navigation zur Auswahl von Bildmaterial nach geografischen Kriterien.

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