Eine Suche, die Bedeutung versteht – ohne Suchserver
Normale Volltextsuchen finden Wörter. Diese hier findet Gemeintes: Fragen Sie nach dem „zickigen Netz", und sie liefert den WLAN-Artikel – obwohl das Wort dort nicht vorkommt. Der Trick: Ihr Browser lädt einmalig ein kleines Sprachverständnis-Modell und vergleicht Ihre Frage lokal mit 194 Textabschnitten aus allen Werkstatt-Beiträgen. Ihre Suchanfragen verlassen Ihren Rechner nicht – es gibt schlicht keinen Suchserver, an den sie gehen könnten.
So funktioniert der Start: Mit einem Klick lädt Ihr Browser einmalig die freie Bibliothek transformers.js (CDN jsDelivr) und das Sprachmodell multilingual-e5-small von Hugging Face – zusammen rund 30 MB. Danach arbeitet die Suche vollständig lokal; das Modell bleibt im Browser-Cache, beim nächsten Besuch entfällt der Download. Details: Datenschutzerklärung, Abschnitt 9.
Läuft per WebAssembly auch ohne spezielle Grafikkarte – anders als unser Copilot braucht die Suche keine Muskeln, nur einen halbwegs aktuellen Browser.
Wie das technisch funktioniert
Beim Schreiben dieser Website hat unser Agent jeden Werkstatt-Artikel in Abschnitte zerlegt und für jeden Abschnitt einen Bedeutungs-Fingerabdruck berechnet – ein sogenanntes Embedding, ein Zahlenvektor mit 384 Dimensionen. Diese Fingerabdrücke liegen als schlichte JSON-Datei neben den Artikeln. Ihre Suchanfrage bekommt im Browser denselben Fingerabdruck verpasst (dafür das kleine Modell), und dann wird schlicht verglichen: Je ähnlicher zwei Vektoren, desto näher die Bedeutung. Das ist dieselbe Grundtechnik, mit der große KI-Systeme ihr Wissen finden (Stichwort RAG) – nur eben komplett bei Ihnen statt in einer Cloud.
Für Unternehmen ist das mehr als eine Spielerei: Dieselbe Technik durchsucht interne Handbücher, Wikis oder Ticket-Archive – lokal, datenschutzfreundlich und ohne laufende Cloud-Kosten. Genau solche Lösungen bauen wir; einen Überblick gibt der Beitrag Der lokale KI-Agent 2026, das große Ganze KI als zweites Gehirn. Fragen dazu: Kontakt.