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# Semantische Suche

> Finden Sie gespeicherte Inhalte mit natürlichsprachigen Anfragen über Sprachgrenzen hinweg.

## Überblick

Mit Semantic Search (v0.7) finden Sie zuvor konvertierte Inhalte mithilfe natürlicher Sprache statt exakter Schlüsselwörter. Fragen Sie nach "Artikel über Datenbankoptimierung", und Web2MD zeigt relevante Ergebnisse an — selbst wenn diese genauen Wörter nie im Inhalt vorkamen.

<Note>
  Semantic Search ist eine reine **Pro-Funktion**.
</Note>

## So funktioniert es

<Steps>
  <Step title="Konvertieren Sie Seiten wie gewohnt">
    Jedes Mal, wenn Sie eine Seite konvertieren, generiert Web2MD automatisch ein Vector-Embedding des Inhalts. Keine zusätzlichen Schritte nötig.
  </Step>

  <Step title="Mit natürlicher Sprache suchen">
    Öffnen Sie History und geben Sie eine Anfrage in normalem Deutsch (oder einer beliebigen Sprache) ein. Web2MD gleicht Ihre Anfrage mit allen gespeicherten Embeddings ab.
  </Step>

  <Step title="Erhalten Sie sortierte Ergebnisse">
    Die Ergebnisse werden nach semantischer Relevanz sortiert, nicht nach Häufigkeit von Schlüsselwörtern. Die inhaltlich ähnlichsten Konvertierungen erscheinen zuerst.
  </Step>
</Steps>

## Sprachübergreifender Abgleich

Semantic Search funktioniert über Sprachgrenzen hinweg. Eine englische Anfrage findet chinesische, japanische, spanische oder anderssprachige Inhalte — und umgekehrt.

| Sprache der Anfrage | Sprache des Inhalts | Funktioniert? |
| ------------------- | ------------------- | ------------- |
| Englisch            | Englisch            | Ja            |
| Englisch            | Chinesisch          | Ja            |
| Chinesisch          | Englisch            | Ja            |
| Beliebig            | Beliebig            | Ja            |

<Tip>
  Das ist besonders nützlich, wenn Sie Inhalte in mehreren Sprachen lesen. Einmal suchen, alles Relevante finden — unabhängig von der Sprache.
</Tip>

## Verwandte Inhalte

Nach der Konvertierung einer Seite zeigt Web2MD automatisch bis zu **3 verwandte Artikel** aus Ihrem Verlauf an. Das deckt Zusammenhänge auf, die Ihnen sonst vielleicht entgangen wären — etwa einen Blogbeitrag vom letzten Monat zum gleichen Thema oder eine Dokumentationsseite mit überschneidenden Konzepten.

Verwandte Inhalte erscheinen nach jeder Konvertierung unterhalb der Preview-Karte.

## Technische Details

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Embeddings" icon="brain">
    Angetrieben von OpenAI-Embeddings, automatisch bei jeder Konvertierung generiert. Sicher in Ihrem Konto gespeichert.
  </Card>

  <Card title="Vektorsuche" icon="database">
    Nutzt pgvector für eine schnelle Ähnlichkeitssuche über Ihren gesamten Konvertierungsverlauf.
  </Card>
</CardGroup>

## Wo Sie es nutzen können

<Tabs>
  <Tab title="Extension">
    Öffnen Sie den History-Tab im Web2MD-Popup und geben Sie Ihre Anfrage in die Suchleiste ein. Die Ergebnisse aktualisieren sich während der Eingabe.
  </Tab>

  <Tab title="API">
    Verwenden Sie den Endpunkt `/api/search`, um Ihre Konvertierungen programmatisch abzufragen. Übergeben Sie einen Parameter `q` mit Ihrer natürlichsprachigen Anfrage.

    ```bash theme={null}
    curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
      "https://web2md.org/api/search?q=database+optimization"
    ```
  </Tab>
</Tabs>

## Keine Konfiguration nötig

Embeddings werden automatisch generiert — Sie müssen nichts aktivieren oder API-Schlüssel bereitstellen. Solange Sie einen Pro-Plan haben, ist jede Konvertierung ab dem Moment des Speicherns durchsuchbar.

<Info>
  Die Embedding-Generierung erfolgt serverseitig und ist in der Regel innerhalb weniger Sekunden nach der Konvertierung abgeschlossen.
</Info>