Similarix

Objektspeicher ist hervorragend bei Haltbarkeit und Durchsatz, hat aber kaum native Suche: Man bekommt Schlüssel und Präfixe, nicht Bedeutung. Genau diese Lücke adressiert Similarix, indem es den Inhalt eines S3-Buckets indexiert und Vektorrepräsentationen für jedes Asset aufbaut. Das Ergebnis ist eine Suche, bei der man in Alltagssprache beschreibt, was man sucht, oder ein Referenzbild mitgibt und rangierte Treffer statt einer exakten Schlüsselabfrage erhält.

Das Produkt ist bewusst schlank und nicht destruktiv. Es verbindet sich mit Nur-Lese-Zugangsdaten, sodass Originale nie verändert werden, und läuft auf eigenen KI-Modellen statt fremde Inferenz-APIs zu vermitteln – was der Anbieter als Vorteil bei Zuverlässigkeit und Datensicherheit nennt. Über die Suche hinaus übernimmt es die Erkennung exakter und nahezu identischer Duplikate, was hilft, redundanten Speicher zu verringern und die Asset-Bibliothek aufgeräumt zu halten. Die Mehrsprachigkeit deckt eine lange Liste von Sprachen ab, sodass Beschreibungen und Abfragen nicht auf Englisch beschränkt sind.

Der Zugriff erfolgt sowohl über ein Web-Dashboard für die manuelle Nutzung als auch über eine API (plus CLI im höheren Tarif) für automatisierte Pipelines. Diese Kombination passt zu Medienbibliotheken, E-Commerce-Katalogen sowie Feld- oder Industriebildarchiven, wo der Nutzen nicht nur im Finden einer Datei liegt, sondern im programmatischen Zugriff innerhalb eines bestehenden Workflows. Die Preise werden in Euro veröffentlicht: ein Basic-Tarif für private Nutzung und Tests, ein Pro-Tarif für höhere Verarbeitungsmengen und eine Enterprise-Option mit SLA, eigenen Modellen und Weiterverteilungsrechten.