T3AS - KI-gesteuerte ke_search für TYPO3.

In diesem Blog untersuchen wir, wie die traditionelle TYPO3-Suche Ihnen wertvolle Seitenbesuche kosten könnte - und wie KI Ihnen mit der Kraft der intelligenten Suche helfen kann, voraus zu bleiben

Bevor wir eintauchen, wenn Sie nach einer TYPO3 KI-Lösung suchen, um Ihren TYPO3-Workflow zu transformieren, empfehle ich Ihnen dringend, die unten aufgeführten KI-Erweiterungen zu überprüfen. Sie sind vollgepackt mit bahnbrechenden Funktionen, die Sie nicht verpassen möchten.

• T3AI - KI-Assistent
• T3AL - KI-Lokalisierung
• T3AA  - KI-Zugänglichkeitsverbesserer
• T3AC - Nativer KI TYPO3 Chatbot

Klingt cool, oder? Lassen Sie uns anfangen und sehen, wie T3AS ein bahnbrechender Teamplayer für Ihre TYPO3-Website ist.

Viele TYPO3-Websites verwenden immer noch altmodische Suchmaschinen für Schlüsselwörter. Diese Systeme zeigen oft lange Listen von Ergebnissen - einige hilfreich, andere nicht. Benutzer verschwenden Zeit damit, durch viele Seiten zu scrollen, nur um die richtige Antwort zu finden.

Nach Tests, dem Erstellen von Prototypen und nächtlichem Brainstorming haben wir etwas Wichtiges entdeckt: Ke_search ist leistungsstark, aber nicht intelligent. Es funktioniert gut mit genauen Schlüsselwörtern, versteht aber keine vollständigen Fragen so, wie Menschen es tun.

Da hatten wir eine große Idee: Was wäre, wenn wir die Leistung von ke_search mit einer intelligenten KI kombinieren, die Sprache versteht?

Das Ergebnis würde nicht nur Ergebnisse finden - es würde verstehen, was Benutzer wirklich meinen.

Im Folgenden finden Sie einen Überblick darüber, wie die Systemkomponenten zusammenarbeiten (stellen Sie sich ein Flussdiagramm mit beschrifteten Pfeilen vor), wenn Sie ke_search mit einer KI-Schicht erweitern:

Schritt 1. Benutzeranfrage

Ein Besucher gibt eine Frage oder einen Ausdruck in die ke_search Leiste auf Ihrer TYPO3-Seite ein, was den normalen Indexierungs- und Abrufprozess auslöst.

Schritt 2. KI-Schicht & Sprachmodell

Die Anfrage wird an unser LLM-Modul weitergeleitet, das sie in einer menschenfreundlichen Weise interpretiert, unter Berücksichtigung von Kontext, Synonymen und Benutzerabsicht.

Schritt 3. ke_search Abruf

Basierend auf der interpretierten Anfrage holt das System den relevantesten Inhalt aus Ihrem vorhandenen ke_search-Index - demselben, der Ihre typischen Keyword-Suchergebnisse liefert.

Schritt 4. Kontextbezogene Antwortgenerierung (RAG)

Das KI-Modul verwendet Retrieval-Augmented Generation, um den Kontext der Benutzeranfrage mit den abgerufenen ke_search-Daten zu verknüpfen und eine präzise, direkte Antwort zu erzeugen, die auf die gestellte Frage zugeschnitten ist.

Schritt 5. Antwort an den Benutzer

Die endgültige Antwort wird angezeigt - neben den traditionellen ke_search-Ergebnislisten für mehr Transparenz und weitere Erkundungen.

Indem Sie die flexible Indexierung von ke_search mit einem leistungsstarken Sprachmodell kombinieren, bieten Sie Ihren Besuchern das Beste aus beiden Welten: eine funktionsreiche TYPO3-Sucherweiterung plus einen intelligenten KI-Motor, der Benutzeranfragen in natürlicher Sprache versteht.

• Benutzereingabe: Sie geben eine Frage in natürlicher Sprache in das ke_search Feld der Website ein.
• ke_search & KI: Die Erweiterung sucht nach möglichen Übereinstimmungen, während das KI-Modul diese mit Vektor-Einbettungen verfeinert.
• LLM: Das ausgewählte KI-Modell bezieht sich auf diese Einbettungen, um eine kontextbewusste Antwort zu erstellen.
• Zusammengeführte Ausgabe: Der Benutzer sieht sowohl eine von der KI generierte Antwort als auch die Standard ke_search Ergebnisse.

3. KI (RAG) Suchverarbeitung

• Einbettung & Indexierung: ke_search Inhalte (Seiten, benutzerdefinierte Datensätze) werden in Vektor-Einbettungen umgewandelt.
• Abfrageübereinstimmung: Die Abfrage des Benutzers wird eingebettet und dann mit den besten Ausschnitten abgeglichen.
• LLM-Erzeugung: Die KI verwendet diese Abschnitte, um eine gut strukturierte, genaue Antwort zu erzeugen.
• Ausgabe: Ein zusammengefasstes Ergebnis, plus die übliche ke_search Auflistung.

• LLM & Inferenz
  • Unterstützt Open-Source oder externe API-basierte KI (wie ChatGPT, Gemini oder LLaMA etc.).
  • Einsatz innerhalb von TYPO3 - keine großen externen Abhängigkeiten.
• RAG Orchestrierung
  • Vereint Benutzeranfragen, Vektoreinbettungen und Seiteninhalte zu direkten, kontextgesteuerten Antworten.
  • Reduziert das Risiko von KI-"Halluzinationen" erheblich, indem echte Daten von ke_search referenziert werden.
• Integration & API-Schicht
  • Konfigurieren Sie die Chunk-Größe, die Indexierungsfrequenz oder den Antwortstil im TYPO3-Backend.
  • Hakt nahtlos in ke_search ein, sodass Ihre bestehende Suchkonfiguration intakt bleibt.
• Vektordatenbank (nativ)
  • Speichert Einbettungen in der TYPO3-Umgebung.
  • Kein externes Hosting oder spezialisierte DB erforderlich.

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