EIN KLARER VERGLEICH
Lucidworks vs. AWS OpenSearch
KI-Suche für Unternehmen – zu Ihren Bedingungen.
Die Wahl einer KI-Suchplattform für Unternehmen ist mehr als die Wahl einer Suchmaschine; es ist eine Entscheidung über Kontrolle, Kosten und eine langfristige KI-Strategie. Kombinieren Sie Suche, Relevanz und generative KI in einem Cloud-Provider-Service, der für Infrastruktur-Teams entwickelt wurde? Oder setzen Sie eine bewährte Unternehmensplattform ein, die kontrollierte, hochwirksame Suchergebnisse für Ihr gesamtes Unternehmen liefert?
Lucidworks Fusion gibt Ihnen die Flexibilität, Ihre KI-Strategie dort einzusetzen, wo es Ihr Geschäft erfordert – selbst gehostet oder als Hybridlösung – ohne sich auf eine einzige Cloud, ein Preismodell oder eine undurchsichtige KI-Schicht festzulegen. Wenn die Suche strategisch und nicht nur operativ wird, ist Kontrolle wichtig.
Feature-by-Feature: Lucidworks Fusion vs. AWS OpenSearch
| Capability | Lucidworks Fusion | AWS OpenSearch |
|---|---|---|
| Enterprise-Grade AI & Deep Learning | Purpose-built AI and search platform combining Neural Hybrid Search, behavioral signals, and domain-aware relevance across commerce, support, and knowledge workloads. | Primarily an indexing and query engine; AI capabilities rely on add-ons and external services rather than native, profound relevance modeling. |
| Generative AI & LLM Integration | Native support for RAG, prompt orchestration, grounding, governance, and bring-your-own LLMs (open or proprietary) within controlled pipelines. | Relies on integration with Amazon Bedrock or custom tooling; GenAI orchestration, grounding, and guardrails must be assembled manually. |
| AI Customization & Control | Full control over ranking models, embeddings, signals, pipelines, and AI decision logic; no black-box relevance. | Relevance tuning is manual, mainly rules-based; advanced AI customization requires significant engineering effort. |
| Search + Discovery vs. Indexing Engine | Complete search, discovery, recommendations, and analytics platform designed for business outcomes. | Primarily a search and analytics engine; discovery, personalization, and business logic must be built separately. |
| Unified Platform for Multiple Use Cases | Powers commerce search, site search, knowledge search, support deflection, and internal discovery from one platform. | Commonly deployed per use case or application; lacks native multi-experience orchestration. |
| Handling Complex, Diverse Enterprise Data | Built on scalable Solr architecture with enrichment pipelines for structured, unstructured, semi-structured, and streaming data. | Strong for log and text indexing; complex enrichment, normalization, and cross-domain relevance require custom development. |
| Actionable Business Insights & Optimization | Signals Beacon and Analytics Studio surface actionable insights to tune relevance, drive conversions, and optimize content. | Dashboards and metrics focus on operational performance rather than business or relevance optimization. |
| Ease of Use for Non-Developers | No-code / low-code tools for merchandisers, content owners, and analysts to tune relevance without engineering. | Changes typically require developers or DevOps; no native business-user tooling. |
| Deployment & Infrastructure Flexibility | Fully self-hosted with control over infrastructure, security, data locality, and compliance; deploy anywhere. | Managed service tightly coupled to the AWS ecosystem; limited flexibility outside AWS. |
| Predictable Enterprise Pricing & TCO | Clear licensing aligned to enterprise search use cases; avoids surprise infrastructure and usage costs. | Consumption-based pricing (compute, storage, data transfer) can become unpredictable and costly at scale. |
Während AWS OpenSearch eine leistungsfähige Suchmaschine und ein Indizierungsdienst ist, ist Lucidworks Fusion eine vollständige, KI-gesteuerte Such- und Entdeckungsplattform, die für greifbare Geschäftsergebnisse entwickelt wurde. Lucidworks bietet native KI-Relevanz, GenAI-Orchestrierung, Tools für Geschäftsanwender und eine vorhersehbare Wirtschaftlichkeit für Unternehmen, ohne dass Kunden gezwungen sind, einen komplexen AWS-Services-Stack zusammenzustellen und zu pflegen.
Für Unternehmen, denen Relevanz, schnelle Wertschöpfung und eine langfristige KI-Strategie wichtig sind, geht Lucidworks weit über die Infrastruktur hinaus und liefert messbare Ergebnisse. Entscheiden Sie sich für Lucidworks, wenn die Suche strategisch und nicht nur operativ ist.
Kunden gewinnen: Die Entscheidung für eine Plattform statt für einen Motor.
Ein weltweit tätiges Dienstleistungsunternehmen wollte die Sucherfahrung für Mitarbeiter und Kunden modernisieren. Das Umfeld war komplex: regulierte Daten, mehrere Geschäftsbereiche und ein wachsender Auftrag zur sicheren Einführung generativer KI für internes Wissen, Support-Inhalte und Kundenportale.
Das Team bewertete AWS OpenSearch als eine natürliche Option. Es passte zu ihrer Cloud-Strategie und bot eine leistungsfähige Indizierungs- und Vektorsuchmaschine. Die ersten Prototypen waren vielversprechend, aber als die Architektur Gestalt annahm, traten Bedenken auf. Jede kritische Funktion, wie Konnektoren, Relevanzabstimmung, Zugriffskontrolle, KI-Orchestrierung und Auditing, erforderte eine individuelle Entwicklung und eine kontinuierliche Betriebsverantwortung. Was am ersten Tag einfach aussah, wurde schnell zu einer langfristigen technischen Verpflichtung.
Die Entscheidung war eine Frage des Eigentums und des Risikos. Mit Lucidworks Fusion übernahm das Unternehmen eine komplette Such- und KI-Plattform für Unternehmen, nicht nur eine Engine. Die Teams setzten geregelte RAG-Pipelines ein, integrierten mehrere Modelle, ohne sich an einen einzigen Anbieter zu binden, und ermöglichten es den Geschäftsanwendern, die Relevanz zu optimieren, ohne bei jeder Änderung Ingenieure hinzuzuziehen.
Durch die Entscheidung für Lucidworks konnte das Unternehmen die Ausbreitung von KI in der Cloud vermeiden, die langfristigen Betriebskosten senken und eine vorhersehbare Kontrolle darüber erlangen, wie sich Suche und generative KI in verschiedenen Umgebungen verhalten. Anstatt eine Infrastruktur aufzubauen, lieferten sie die Ergebnisse schneller, sicherer und auf einer Plattform, die sie kontrollieren.
