Zum Hauptinhalt springen
Zurück zu Suchlösungen

Lösungsvergleich

Vergleiche die ausgewählten Suchlösungen

Apache SolrApache Solr
BatteryIncludedBatteryIncluded
AnbieterThe Apache Software FoundationBatteryIncluded GmbH
LandVereinigte StaatenDeutschland
Mitarbeiter-10
Webseitesolr.apache.orgbatteryincluded.ai
Beschreibung

Apache Solr ist eine ausgereifte Open-Source-Suchplattform, die auf Apache Lucene basiert und speziell für die Volltextsuche, Facetten und die relevanzgesteuerte Information Retrieval in großem Maßstab entwickelt wurde. Solr teilt sich die Lucene-Grundlage mit Elasticsearch und OpenSearch und hat die Suchfunktionen einiger der weltweit größten Websites bereitgestellt, darunter eBay und in der Vergangenheit große Einzelhändler wie Walmart, Kohl’s und Etsy. Im Vergleich zu Closed-Source-SaaS-Produkten wie Algolia oder Constructor richtet sich Solr an Unternehmen, die eine maßgeschneiderte, lokal betriebene oder selbstverwaltete Suchinfrastruktur ohne Lizenzgebühren betreiben möchten. Es ist bekannt für seine Stabilität, seine hohe Abwärtskompatibilität und seine umfassende Konfigurierbarkeit.
Obwohl Solr ursprünglich für die Textsuche und den Information Retrieval entwickelt wurde, hat es sein Anwendungsspektrum im Laufe der Zeit auf Facettierung, Analysen, Geo-Suche und Dense-Vector-Search ausgeweitet. Die Vektorunterstützung wurde mit Solr 9.0 (2022) eingeführt und in Solr 10 (Anfang 2026) erheblich weiterentwickelt, wobei Vektorquantisierung, ein optionaler GPU-Codec und Beschleuniger für die hybride Suche hinzugefügt wurden. Elasticsearch, das ebenfalls auf Lucene basiert, ist ein direkter Konkurrent im Bereich der Volltextsuche sowie eine beliebte Plattform für Loganalyse und Search-Analytics.

BatteryIncluded.ai ist ein deutscher SaaS-Anbieter für KI-gestützte E-Commerce-Suche, Merchandising und Empfehlungen, mit Sitz in Freilassing, Bayern. Die drei Kernprodukte heißen Volt Search, Volt Merch und AI Recos und decken Suche, Produktplatzierung und automatisierte Empfehlungen ab. Technisch nutzt die Plattform hybride Vektorsuche und Intent-Analyse per Googles Gemini-LLM. Das Unternehmen wirbt mit DSGVO-Konformität und deutschem Hosting. Zielgruppe sind KMU und mittelständische Shops im DACH-Raum. Für Shopware gibt es ab Version 6.5 ein dediziertes Plugin, alternativ steht eine API-first-Architektur für individuelle Integrationen zur Verfügung.

Zielgruppen
EnterpriseEntwicklerSMB
B2CB2B
Kundensegmente
B2B2CB2C
B2C
Referenzen
Branchen
Elektronik & TechnikWohnen & EinrichtenMedien & EntertainmentWarenhaus & Vollsortiment
Wohnen & EinrichtenElektronik & TechnikReise & Gastgewerbe
Regionen
DACHUSAEU
DACH
APIs
-
REST
Hosting-Regionen
Global
DE
Preisklasse€€
Preismodell

• Open Source

• Nutzungsbasiert

Recherchiert am1.7.20269.7.2026
vonMichael WolfMichael Wolf
Zuletzt bewertet--
von--
Highlights aus Anbietersicht
  • Facettensuche und Filterung: Sehr flexibel in Bezug auf die Facettierung. Solr ermöglicht dynamische Filter mit Mehrfachauswahl sowie komplexe Facettierungslogik und Aggregation.
  • Erweiterte Textanalyse: Umfassende Kontrolle über Stemming, Tokenisierung, Synonyme und Sprachverarbeitung.
  • Vektor- und semantische Suche: Die native Dense-Vektor-Suche (DenseVectorField und ein KNN-Abfrage-Parser) unterstützt semantisches und hybrides Retrieval. Solr 10 wurde um skalare und binäre Quantisierung und einen optionalen GPU-Codec erweitert.
  • Erweiterbarkeit: Da Solr auf Java basiert, können Entwickler benutzerdefinierte Plugins schreiben, um die Anforderungsverarbeitung, die Ranking-Logik oder die Formatierung der Antworten anzupassen.
  • Skalierbarkeit (SolrCloud): Unterstützt die verteilte Indizierung und Suche über große Cluster hinweg. Die Steuerung des Clusters erfolgt dabei weiterhin über ZooKeeper, es wird jedoch daran gearbeitet, diese Abhängigkeit von ZooKeeper zu verringern.
  • Keine Lizenzkosten: Als Apache-Projekt unter einer Open-Source-Lizenz behalten Teams die volle Kontrolle über ihre Suchinfrastruktur, ohne von einem kommerziellen Anbieter abhängig zu sein.
  • Hybride LLM-Suche: Kombiniert Vektor- und Keyword-Suche mit LLM-basierter Intent-Analyse über Gemini. Eine Schema-Validierungsschicht prüft jede Interpretation gegen Produktmerkmale, Filter und Bestand, um Halluzinationen zu vermeiden.
  • Echtzeit-Datenaggregation: führt ERP-, CMS-, Shop-Backend- und GA4-Daten live zusammen.
  • Dynamische Filter: Entfernt automatisch irrelevante Filteroptionen basierend auf aggregierten Daten
  • API-first-Architektur: JSON-Schnittstelle für Suggest, Onsite-Suche, dynamische Filter und Kategorie-Produktlisten, headless-fähig für beliebige Frontends.
Verfügbarkeit
On-Premise
SaaS
Integrationen
Everything (via Client Libraries). Extensive JavaPythonRubyPHP ecosystems.NET/C#JavaScript/Node.js
ShopwareEmporix

Premium Inhalt

Erhalte Zugriff auf alle Kriterienbewertungen, Expertenmeinungen und detaillierte Analysen.

Zugang kaufen
Such-Check starten