14. Juli 2026
Neu in Numaga: Embeddings durch das Gateway
Wissensdatenbanken nach Bedeutung durchsuchbar, mit separat ausgewiesenen Kosten und Nutzung, innerhalb derselben Governance wie der Rest Ihres AI-Traffics.
Ab heute unterstützt Numaga Embeddings als vollwertigen Teil der Plattform. Embeddings verwandeln Text in eine numerische Repräsentation von Bedeutung: die Technik, die es einer Wissensdatenbank erlaubt zu finden, was Sie meinen, auch wenn Ihre Wörter von denen des Dokuments abweichen. Jeder, der ernsthaft mit Wissensdatenbanken arbeitet, braucht sie; und genau deshalb gehören sie in Ihre Governance, nicht daneben.
Warum das nötig war
Wissensdatenbanken wachsen schnell. Eine Organisation, die Tausende Dokumente anschließt (Richtlinien, Handbücher, Registrierungen), merkt schnell, dass die Schlüsselwortsuche zu kurz greift. Semantische Suche löst das, aber bisher brachte sie zwei Probleme mit sich: Embedding-Traffic lief außerhalb der Sicht der Governance, und die Kosten (echte API-Tarife, keine Token-Budgets) vermischten sich mit der Chat-Nutzung. Das verzerrt jeden Bericht.
Deshalb haben wir Embeddings durch dasselbe Gateway wie allen anderen AI-Traffic geroutet. Dieselbe Zugriffsrichtlinie, dasselbe Logging, dieselben Kostenkontrollen, und der Vector-Speicher sitzt in der gemanagten Datenbank Ihrer eigenen Umgebung, single-tenant in den Niederlanden. Kein separater Vector-Stack oder externer Suchdienst beteiligt.
Was Sie bemerken werden
Für Nutzer: bessere Antworten aus der Wissensdatenbank, insbesondere auf Niederländisch, und eine Kombination aus Suche nach Bedeutung und nach exakten Begriffen; Letzteres bleibt wichtig für Namen, Codes und Fachjargon.
Für Administratoren: ein eigener Embeddings-Überblick im Dashboard. Er zeigt, welche Embedding-Modelle aktiv sind, wie viele Aufrufe laufen und was sie kosten, bewusst getrennt von den regulären Nutzungsstatistiken, weil Zehntausende kleiner Embedding-Aufrufe neben gewöhnliche Chat-Gespräche zu stellen ein Vergleich von Äpfeln mit Birnen ist.
Für wen das wichtig ist
Das ist vor allem für Organisationen mit großen oder wachsenden Wissensdatenbanken relevant. Ein konkretes Beispiel aus unserer eigenen Praxis: eine Standard-Datenquelle mit Zehntausenden Dokumenten (darunter Tausende PDFs) wird durchgängig eingebettet und bleibt durchsuchbar, während die Synchronisation läuft, ohne dass Nutzer etwas bemerken.
Embeddings sind für neue Umgebungen standardmäßig aktiv und können für bestehende Kunden pro Umgebung aktiviert werden. Fragen Sie sich, was das für Ihre Wissensdatenbank bedeutet? Buchen Sie eine Demo. Wir zeigen es live.