Feature‑by‑Feature: Lucidworks vs. HawkSearch
Capability | Lucidworks | HawkSearch |
---|---|---|
AI / LLM & Semantic Understanding | Lucidworks AI/Neural Hybrid Search enables deep semantic matching across structured and unstructured data, with support for custom embeddings, vector and keyword search, and retrieval-augmented generation patterns. | HawkSearch supports “Smart Search” including concept search, visual search, and GenAI-style responses via LLM agents. |
GenAI / Conversational / Smart Response | Supports conversational search, summarization, and GenAI via retrieval-augmented pipelines with enterprise governance and prompt customization. | Smart Response summarizes and answers queries, but with more limited model control and customization. |
Data Acquisition & Connectors | Data Acquisition supports real-time ingestion, transformation, normalization, and numerous out-of-the-box connectors (CMS, PIM, CRM, LLMs). | Connectors and APIs (REST, SDKs) with common platform integrations, but less breadth of enterprise data tooling. |
Merchandising & Business Rule Control | Commerce Merchandising Studio: drag-and-drop rules, boost/bury, pinning, preview, multivariate testing—driven by AI signals. | Boost/bury, dynamic targeting, and marketer-friendly tools. |
Handling Complex, Multi-Domain / Multi-Modal Data | Scalable Solr-based core with AI pipelines; handles structured, semi-structured text, images, embeddings, and multimodal fusion. | Concept search, visual/image search, and multimodal inputs supported. |
Developer Flexibility & Extensibility | Open APIs, custom ranking models, custom embeddings, plugin pipelines, and bring-your-own models (TensorFlow, PyTorch). | REST APIs, SDKs (React, Vue), and configurable pipelines; deeper model customization is more constrained. |
Operational Scale, Resilience & Deployment Choice | SaaS, self-hosted, or hybrid; clustering, high availability, disaster recovery, and cross–data center scaling. | Primarily cloud/SaaS; no on-prem or hybrid architectures. |
Business Insights & Analytics / Merchandising Intelligence | Signals Beacon for deep signal analysis, anomaly detection, merchandising insights, and recommendations. | Reporting, conversion/traffic metrics, product dashboards; less advanced AI insights for optimization. |
Ease of Use / Business User Tools | No-code/low-code studios, rule editors, preview tools—non-developers can manage relevance and promotions. | Workbench and merchandising UIs; complex setups often need technical support. |
Transparent Enterprise Pricing & Licensing | Designed for large, multi-app deployments with transparent licensing and enterprise support. | Search/AI usage licensing; pricing varies by channels, tiers, and customization scope. |
Während HawkSearch solide KI-Funktionen und eine starke Unterstützung für Händler bietet, liefert Lucidworks eine vollständige KI-Plattform für Unternehmen mit tieferer Erweiterbarkeit, Einsatzflexibilität und erweiterten Einblicken. Mit Lucidworks können sowohl Geschäfts- als auch Entwicklerteams die Relevanz kontrollieren, benutzerdefinierte Modelle trainieren und über mehrere Anwendungsfälle hinweg skalieren, auch über den E-Commerce hinaus. Sie erhalten nicht nur eine Suchmaschine, sondern eine strategische KI-Ebene, die die Erkennung, Personalisierung, interne Anwendungen und Analysen unterstützt. Entscheiden Sie sich für eine Plattform, die auf Kontinuität, Erweiterbarkeit und eine langfristige KI-Strategie ausgelegt ist.
Kunden gewinnen: Von einem begrenzten Toolset zu einer Plattform, die auf Erweiterbarkeit ausgelegt ist.
Ein großer B2B-Hersteller nutzte HawkSearch für seinen umfangreichen Produktkatalog. Die Plattform lieferte gute, umsatzsteigernde Ergebnisse durch ihr maschinelles Lernen und ihre zentralen Merchandising-Tools.
Der Hersteller verfügte jedoch über ein ausgeklügeltes internes Data-Science-Team, das seine eigenen maschinellen Lernmodelle für die Preisoptimierung und Signale aus der Lieferkette in die zentrale Suchrelevanz einfließen lassen wollte. Sie erkannten schnell ein erhebliches Problem: HawkSearch bietet zwar flexible APIs und die Möglichkeit, Regeln anzupassen, aber sein Design als KI-gestütztes Suchtool von der Stange bedeutet, dass es weniger Kontrolle über komplexe Workflows bietet und weniger anpassungsfähig für hochgradig individuelle Anwendungsfälle ist. Die tiefere Modellanpassung und die Möglichkeit, „eigene ML-Modelle mitzubringen“, waren nur eingeschränkt möglich.
Stattdessen wählten sie Lucidworks als strategischen Partner. Lucidworks unterstützt benutzerdefinierte Ranking-Modelle, Plugin-Pipelines, Einbettungsbibliotheken und offene APIs, so dass das Unternehmen seine eigenen ML-Modelle in die Plattform einbringen kann. Dank dieser Fähigkeit konnte das Data-Science-Team seine eigene Logik für Preise und Bestände vollständig in die Suchfunktion integrieren, was die reine E-Commerce-Lösung nicht unterstützen konnte. Mit einer Plattform, die ihre unmittelbaren E-Commerce-Anforderungen erfüllte und gleichzeitig die offene, flexible Architektur für langfristige Data-Science-Innovationen bot, schufen sie eine wirklich kompatible Zukunft.