Beispielarbeiten · Shops & Suche
Produktsuche für einen Katalog: Tippfehler, Umlaute, Filter
Eine Volltextsuche über einen Produktkatalog, die Tippfehler verzeiht, Umlaute in jeder Schreibweise findet und Filter richtig zählt. Geprüft mit absichtlich kaputten Suchanfragen.
Musterarbeit (Demo), kein Kundenauftrag. Gebaut als Probeaufgabe mit erfundenen Beispieldaten; die Prüfzahlen unten stammen aus dem automatischen Prüflauf und sind nicht geschönt.
Was gebaut wurde
- Gewichtete Treffer: Name vor Marke vor Kategorie vor Beschreibung
- Tippfehler, Umlaut-Schreibweisen und Wortanfänge werden gefunden
- Filter, Sortierung und Seiten; Sonderzeichen in der Suche lösen keinen Fehler aus
Wie geprüft wurde
Automatischer Prüflauf vom 18.10.2026, aus dem Protokoll (Testdaten erfunden, Zahlen gemessen):
- 240 Produkte in SQLite FTS5 (bm25 Name>Marke>Kategorie>Beschreibung)
- Tippfehler 'kafeemaschine'/'bohrschraubr'/'Wandershuh' korrigiert, Müsli=Muesli=musli, Fussball=Fußball, Praefix 'akku', 4 Filterkombinationen = Python-Zaehlung, Sortierung/Seiten ok
Grenzen
Was diese Probe nicht abdeckt, steht hier, damit niemand mehr erwartet:
- SQLite FTS5 fuer Kataloge bis etwa einige 100.000 Produkte auf einem Rechner; grosse Shops mit vielen gleichzeitigen Nutzern brauchen Meilisearch/Typesense/Elasticsearch (Probe dafuer nicht gemacht)
- Tippfehlerkorrektur ueber difflib gegen das Index-Vokabular (rapidfuzz nicht installiert) - gut fuer 1-2 vertauschte/fehlende Buchstaben, nicht fuer Synonyme ('Kaffeeautomat' findet 'Kaffeemaschine' …
- keine Wortzerlegung deutscher Komposita ausser ueber Praefix ('maschine' allein findet 'Kaffeemaschine' nicht)
- keine semantische/Vektorsuche, keine Suchstatistik/Personalisierung
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