In klassischen Ticketsystemen basiert die Suche meist auf einfachen Stichworttreffern. Wörter werden genau so gefunden, wie sie eingegeben wurden – kleinste Abweichungen, Synonyme oder leicht andere Formulierungen führen schnell dazu, dass relevante Tickets nicht angezeigt werden.

In einer Zeit, in der Support-Teams tausende Vorgänge parallel bearbeiten und Wissen oft über Jahre in Tickets verstreut ist, stößt die Volltextsuche schnell an ihre Grenzen. Sie übersieht relevante Informationen und liefert dafür viele unpassende Treffer. So bleibt ein großer Teil des vorhandenen Wissens praktisch unauffindbar.

Semantische Suche geht einen Schritt weiter. Sie versucht nicht nur Zeichenketten zu vergleichen, sondern die Bedeutung von Texten zu erfassen. Moderne Modelle können erkennen, dass „Passwort zurücksetzen“, „Login funktioniert nicht“ und „Anmeldung schlägt fehl“ inhaltlich zum gleichen Themenfeld gehören – selbst wenn kein einziges Wort identisch ist.

Statt Wörter isoliert zu betrachten, transformiert ein semantisches Modell komplette Texte – also Titel, Ticketinhalte und Kommentare – in sogenannte Vektoren. Diese Vektoren repräsentieren die Bedeutung eines Textes im mehrdimensionalen Raum. Damit lassen sich Inhalte vergleichen, die sprachlich unterschiedlich, inhaltlich aber eng verwandt sind.

Für Service- und Support-Teams ergeben sich daraus mehrere konkrete Vorteile:

Semantische Suche lässt sich heute problemlos in moderne Ticketplattformen integrieren – sowohl als SaaS-Dienst als auch lokal betrieben. Die Modelle können in regelmäßigen Abständen Tickets indexieren, sodass neue Vorgänge sofort in die semantische Wissensbasis einfließen. Bestehende klassische Indexe (von OTRS/Znuny/Otobo) bleiben dabei weiterhin nutzbar; die semantische Ebene ergänzt sie lediglich um eine Bedeutungsschicht.

Der maxence KI-Assistent nutzt die semantische Suche, um nicht nur einzelne Worte zu vergleichen, sondern die tatsächliche Bedeutung einer Anfrage zu verstehen. Dadurch findet er automatisch ähnliche Fälle aus früheren Tickets – auch wenn diese ganz anders formuliert wurden. So erhalten Sie schneller präzise Antworten und profitieren direkt vom gesamten vorhandenen Erfahrungswissen Ihres Systems.

Dadurch muss die KI weniger raten. Sie orientiert sich stärker an realen, bereits gelösten Fällen und antwortet wesentlich präziser. Kurz gesagt: Die semantische Suche macht den maxence KI-Assistenten zuverlässiger, genauer und fachlich stimmiger.

Semantische Suche ist kein modisches Buzzword, sondern ein realer Fortschritt im täglichen Arbeiten mit Ticketsystemen. Sie macht Support schneller, konsistenter und verlässlicher – und hilft Teams, vorhandenes Wissen tatsächlich zu nutzen, statt es immer wieder neu zu erzeugen.

Wenn Sie neugierig sind, wie der maxence KI-Assistent Ihr Ticketsystem spürbar entlasten und Ihren Supportalltag vereinfachen kann, sprechen Sie uns gerne an – wir zeigen Ihnen das in Ruhe und mit Blick auf Ihre konkrete Anwendung.