Pop-Search

Live-Playground

Probieren Sie es direkt hier

Kein Konto, kein Setup. Der Button unten lädt einen Katalog mit 45 Produkten in diesen Server (Sammlung demo), und Sie fragen ihn live ab. Es ist exakt die API aus der Doku — der Playground ruft sie nur aus Ihrem Browser auf.

Was es ist

Eine neue Art der Suche: Ähnlichkeit ohne Vektoren

Pop-Search ist eine Engine für strukturierte Ähnlichkeit & Anomalie-Erkennung. Sie laden Ihre Daten als gewöhnliche Datensätze — und Pop-Search findet Datensätze, die einem gegebenen ähnlich sind, und solche, die statistisch nicht dazu passen. Und das mit den Feldern, die Sie bereits haben.

Pop-Search arbeitet direkt mit den numerischen Feldern Ihrer Datensätze, etwa Preis, Bewertung oder Temperatur. Für diese Abfragen ist kein Embedding-Modell erforderlich. Ähnlichkeit bezieht sich auf die konfigurierten Felder; sie ersetzt keine semantische Textsuche.

Jedes Ähnlichkeits-Ergebnis kommt mit einem Score, den Sie lesen können, und einem Grund, den Sie erklären können — wichtig, wenn die Antwort einer Preiskontrolle, einer Fraud-Warteschlange oder einem Wartungsticket standhalten muss.

So funktioniert's

Laden. Abfragen. Läuft auf Minimal-Hardware.

Sie laden Ihre Daten. Pop-Search indiziert Ihre numerischen Felder, sodass Ähnlichkeit, Bereichsfilterung und Anomalie-Erkennung schnell laufen — selbst auf einem kleinen 2-Core-/4 GB-Server.

Was Sie bekommen

Alles, was der Job „ähnliche finden + Ausreißer finden“ braucht

Einsatzbereich

Welche Aufgabe Pop-Search löst

Wählen Sie anhand Ihrer Daten und Abfragen. Die folgende Übersicht beschreibt Pop-Search, keine pauschale Rangliste anderer Systeme.

Laufzeit und Speicherbedarf hängen vom Datensatz, den Filtern und der Ergebnismenge ab. Der Playground ist eine Funktionsdemo, kein Vergleichsbenchmark.

Hardware

Gebaut für die Box, die Sie schon haben

Die gesamte Engine ist ein statisches Binary mit lokaler Datei-Persistenz. Es läuft bequem auf einem kleinen VPS — der Art Box, die ein Dutzend kleine Services hostet — ohne JVM, ohne Cluster, ohne externe Datenbank und ohne GPU.

Das ist der komplette Footprint — und es ist noch Platz für den Rest des Stacks.

Schnellstart

Fünf Aufrufe bis zur laufenden Demo

Die Beispiele verwenden Ihre eigene Instanz und Ihren API-Schlüssel. Setzen Sie BASE und POP_API_KEY in Ihrer Shell. Für einen Test ohne Einrichtung nutzen Sie den Playground oben.

1. Sammlung erstellen — Felder deklarieren.

curl -s -H "X-Pop-Api-Key: $POP_API_KEY" $BASE/collections -H 'Content-Type: application/json' -d '{

  "name": "products",

  "fields": {

    "price":    { "type": "numeric", "min": 0.99, "max": 10000, "bins": 20, "log": true },

    "rating":   { "type": "numeric", "min": 0, "max": 5, "bins": 16 },

    "category": { "type": "categorical", "levels": ["electronics","furniture","outdoor","kitchen"] }

  }

}'

2. Datensätze importieren (JSON-Array, oder POST /collections/products/ingest/csv für Batch).

curl -s -H "X-Pop-Api-Key: $POP_API_KEY" $BASE/collections/products/records -H 'Content-Type: application/json' -d '[

  { "id": "e1", "price": 249.99, "rating": 4.6, "category": "electronics" },

  { "id": "e2", "price": 89.99,  "rating": 4.2, "category": "electronics" }

]'

3. Suchen — numerischer Bereich + kategorialer Filter, verknüpft mit UND.

curl -s -H "X-Pop-Api-Key: $POP_API_KEY" $BASE/collections/products/search -H 'Content-Type: application/json' -d '{

  "must": [ { "field": "price", "gte": 50, "lte": 500 }, { "field": "category", "eq": "electronics" } ],

  "limit": 20, "with_values": true

}'

4. Ähnliche finden — die nächsten Datensätze zu einem gegebenen.

curl -s -H "X-Pop-Api-Key: $POP_API_KEY" $BASE/collections/products/similar -H 'Content-Type: application/json' -d '{

  "record": { "price": 249.99, "rating": 4.6, "category": "electronics" },

  "k": 10, "with_values": true

}'

5. Anomalien erkennen — statistische Ausreißer auf einem Feld.

curl -s -H "X-Pop-Api-Key: $POP_API_KEY" $BASE/collections/products/anomalies -H 'Content-Type: application/json' -d '{

  "field": "price", "z": 2.5, "limit": 50

}'

API-Referenz

Jeder Endpunkt

JSON rein, JSON raus. Alle Abfrage-Endpunkte nehmen einen JSON-Body. Fehler geben ein JSON { "error": "..." } mit passendem HTTP-Status zurück.

Abfrage-Bedingungen unterstützen gte / lte (numerischer Bereich), eq / neq / in (exakt oder Menge), label (Feld-Label), anomaly (z-Schwelle) und exists (optionale Felder). Kombinieren mit must (UND), any (ODER), must_not (ausschließen).