Ein praktischer Leitfaden zum Azure AI Search Confluence Connector im Jahr 2025

Sie möchten also Ihre Confluence-Wissensdatenbank mit einem KI-Agenten über die Tools von Microsoft verbinden. Das ist heutzutage ein weit verbreitetes Ziel: interne Dokumente mit einem Chatbot zu verknüpfen, der Ihrem Team oder Ihren Kunden sofortige und genaue Antworten liefern kann. Dieser ganze Prozess ist normalerweise Teil eines größeren Plans, der Retrieval-Augmented Generation (RAG) beinhaltet, was eine schicke Umschreibung dafür ist, dass die KI Dinge nachschlägt, bevor sie spricht.

Aber es gibt einen Haken: Die Erstellung eines soliden Azure AI Search Confluence-Konnektors ist viel kniffliger als es klingt. Es ist keine einfache Plug-and-Play-Situation.

Dieser Leitfaden soll Sie durch die Details führen. Wir werden uns die verschiedenen Lösungsansätze, die versteckten Schwierigkeiten und die tatsächlichen Kosten ansehen. Außerdem zeigen wir Ihnen einen viel unkomplizierteren Weg, um das gleiche Ergebnis zu erzielen – ohne die technischen Kopfschmerzen.

Was ist ein Azure AI Search Confluence-Konnektor?

Zuerst sollten wir eine gemeinsame Grundlage schaffen. Azure AI Search ist Microsofts leistungsstarker Cloud-Suchdienst. Stellen Sie ihn sich wie eine mächtige Engine vor, mit der Sie riesige Datenmengen indizieren und mit verschiedensten fortschrittlichen Methoden wie Schlüsselwort-, Vektor- und Hybridsuche durchsuchen können. Er ist ein wichtiger Baustein für benutzerdefinierte KI-Anwendungen, insbesondere für Chatbots, die Antworten aus den Dokumenten Ihres Unternehmens ziehen müssen.

Ein Confluence-Konnektor ist das Teil, das als Brücke zwischen dieser leistungsstarken Suchmaschine und Ihrem Confluence-Wiki fungiert. Ohne einen Konnektor hat Azure AI Search keine Ahnung, dass Ihre Confluence-Inhalte überhaupt existieren. Dieses kleine Stück Software hat eine große Aufgabe:

• Es muss sich sicher bei Confluence anmelden.

• Es muss alle Ihre Seiten, Blog-Beiträge und Anhänge durchsuchen (crawlen).

• Es muss den sauberen Text und die Metadaten aus all diesen Inhalten extrahieren.

• Entscheidend ist, dass es Ihre Confluence-Berechtigungen verstehen und respektieren muss, damit Benutzer nur Suchergebnisse sehen, die sie sehen dürfen.

• Es muss den Suchindex aktuell halten, wenn jemand eine Seite in Confluence hinzufügt oder ändert.

Das Hauptproblem? Microsoft bietet Ihnen keinen fertigen Konnektor dafür an. Das zwingt Teams dazu, selbst herauszufinden, wie sie diese Brücke bauen können.

Die Herausforderung: Drei Wege, einen Azure AI Search Confluence-Konnektor zu bauen

Da es keinen großen roten „Verbinden“-Button gibt, bleiben Ihnen drei Hauptoptionen. Jede bringt ihre eigenen Kompromisse in Bezug auf Zeit, Geld und Nerven mit sich, die Sie bereit sind zu investieren.

Der DIY-Ansatz

Für viele Entwicklerteams ist der erste Instinkt, es selbst zu bauen. Das bedeutet in der Regel, einen Code-Editor zu starten und ein benutzerdefiniertes Skript (oft in Python) zu schreiben, das die Confluence REST API zum Abrufen von Daten und das Azure SDK zum Übertragen in einen Azure AI Search-Index verwendet. Sie könnten ein Framework wie LangChain verwenden, um einen Vorsprung zu bekommen, aber es bleibt ein ernsthaftes Projekt.

Worauf Sie sich einlassen:

• Sich mit der Authentifizierung für sowohl Confluence (API-Token) als auch Azure (Service Principals) herumschlagen.

• Code schreiben, der alle Ihre Confluence-Bereiche durchsuchen kann, ohne etwas zu übersehen.

• Unsauberes HTML parsen, um sauberen Text zu erhalten, den eine KI tatsächlich verstehen kann.

• Herausfinden, wie man lange Dokumente am besten in kleinere „Chunks“ (Teile) für das KI-Modell aufteilt.

• Vektor-Einbettungen für Ihre Inhalte mit einem Dienst wie Azure OpenAI generieren.

• Ein System für inkrementelle Updates aufbauen, damit Sie nicht jede Nacht Ihre gesamte Confluence-Seite neu indizieren müssen.

Die Nachteile:

• Es ist im Voraus ein Haufen Arbeit. Dies ist kein Nebenprojekt für einen Praktikanten; es ist ein vollwertiges Entwicklungsprojekt, das erfahrene Ingenieure erfordert.

• Sie sind für immer dafür verantwortlich. Wenn Atlassian oder Microsoft ihre APIs aktualisieren (und das werden sie), wird Ihr Skript nicht mehr funktionieren. Raten Sie mal, wer es reparieren darf?

• Berechtigungen sind ein Albtraum. Der Versuch, die komplexen Benutzer- und Bereichsberechtigungen von Confluence in Ihren Suchergebnissen perfekt abzubilden, ist unglaublich schwierig. Wenn man es falsch macht, ist das ein großes Sicherheitsrisiko.

Der Plattform-Ansatz

Sie könnten denken: „Sicherlich hat Microsoft etwas dafür?“ Nun ja, sozusagen, aber nicht wirklich. Die angebotenen Tools sind für andere Anwendungsfälle gedacht und lösen dieses spezielle Problem nicht vollständig.

• Microsoft 365 Copilot Connector: Microsoft hat zwar einen Graph-Konnektor für Confluence Cloud. Dieser ist jedoch dafür konzipiert, Confluence-Daten in Microsoft Search und M365 Copilot zu ziehen, nicht in Ihre eigene benutzerdefinierte Azure AI Search-Instanz. Er ist für deren Ökosystem gedacht, nicht für Ihre App. Außerdem hat er bekannte Probleme, wie Verzögerungen bei der Synchronisierung von Berechtigungen.

• Azure Logic Apps: Sie können technisch gesehen Logic Apps verwenden, um Workflows zu erstellen, die Daten verschieben. Aber sie sind für einfache, triggerbasierte Aufgaben konzipiert, nicht für die schwere Arbeit, eine gesamte Wissensdatenbank wie Confluence kontinuierlich zu indizieren. Das ist, als würde man versuchen, ein Klavier mit einem Tretroller zu bewegen.

Dieses Video zeigt, wie man Azure AI Search als Wissensquelle in Copilot Studio verwendet, und hebt einige der verfügbaren Plattform-Tools hervor.

Der Drittanbieter-Ansatz

Da dies ein so häufiges Problem ist, haben einige Unternehmen ihre eigenen Konnektoren entwickelt, um sie zu verkaufen. Unternehmen wie BA Insight bieten Produkte an, die darauf ausgelegt sind, all die kniffligen Teile für Sie zu übernehmen.

Wie das aussieht:

Sie kaufen eine Lizenz, richten das Tool auf Ihre Confluence- und Azure-Konten aus und lassen es seine Arbeit machen.

Die Nachteile:

• Preisschock. Dies sind Tools der Enterprise-Klasse mit Preisen der Enterprise-Klasse. Stellen Sie sich auf eine saftige Rechnung ein.

• Es ist eine Blackbox. Sie haben nicht viel Kontrolle darüber, wie die Indizierung abläuft, was ein Problem sein kann, wenn Sie den Prozess anpassen müssen.

• Der gefürchtete Verkaufszyklus. Sie können nicht einfach eine Kreditkarte zücken und loslegen. Normalerweise müssen Sie Demos vereinbaren, mit Vertriebsmitarbeitern sprechen und einen langen Onboarding-Prozess durchlaufen.

Kosten und Einschränkungen verstehen

Nehmen wir an, Sie haben das Konnektor-Rätsel gelöst. Herzlichen Glückwunsch! Jetzt müssen Sie sich mit der operativen Seite befassen, und das Preismodell von Azure AI Search kann einem echtes Kopfzerbrechen bereiten.

Ihre Azure AI Search-Rechnung ist nicht nur eine einzige Zahl. Es ist eine Mischung aus verschiedenen Gebühren, die stark schwanken können.

Diese Art der Preisgestaltung mit mehreren Variablen macht es fast unmöglich, Ihre monatlichen Ausgaben vorherzusagen. Wenn Ihr Support-Bot eine geschäftige Woche hat, könnte Ihre Azure-Rechnung ohne Vorwarnung in die Höhe schnellen. Sie können die vollständige Aufschlüsselung auf der Preisseite von Azure AI Search einsehen und sich selbst ein Bild von der Komplexität machen.

Eine einfachere Alternative zu einem Azure AI Search Confluence-Konnektor: eesel AI

Wenn Sie sich nach dem Lesen all dessen etwas erschöpft fühlen, sind Sie nicht allein. Die Wahrheit ist, dass Tools wie Azure AI Search zwar leistungsstark sind, aber eine enorme Investition in Zeit, Geld und spezialisierte technische Fähigkeiten erfordern.

Für die meisten Teams, die einfach nur eine funktionierende KI-Lösung jetzt wollen, gibt es einen viel direkteren Weg.

eesel AI ist eine Plattform, die von Grund auf entwickelt wurde, um das gesamte Wissen Ihres Unternehmens ohne komplizierte Einrichtung zu vereinen. Anstatt Konnektoren, Suchdienste und KI-Modelle selbst zusammenfügen zu müssen, erhalten Sie eine einzige Lösung, die alles erledigt.

Deshalb ist es eine einfachere Alternative:

• Ein-Klick-Confluence-Integration. Keine benutzerdefinierten Skripte oder teuren Drittanbieter-Tools mehr. Sie können Ihr Confluence-Konto in wenigen Minuten direkt über das eesel AI-Dashboard verbinden. Die Plattform kümmert sich hinter den Kulissen um die gesamte Indizierung, das Chunking und die Vektorisierung.

• Wirklich Self-Service. Sie müssen keine Demo vereinbaren oder mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen, um loszulegen. Sie können sich anmelden, Wissensquellen wie Confluence, Google Docs und Zendesk verbinden und in weniger als einer Stunde einen funktionierenden KI-Agenten haben.

• Ihr gesamtes Wissen, nicht nur eine Quelle. Warum bei Confluence aufhören? Das Wissen Ihres Unternehmens ist überall verstreut. Mit eesel AI können Sie alles verbinden – Ihren Helpdesk, interne Wikis, Google Drive, Slack-Threads und mehr – zu einer einzigen Quelle der Wahrheit für Ihre KI-Agenten.

eesel AI vereinfacht den Prozess durch Ein-Klick-Integrationen mit mehreren Wissensquellen, nicht nur einem einzigen Azure AI Search Confluence-Konnektor.

• Klare, vorhersagbare Preise. eesel AI hat einfache Pauschalpreispläne. Es gibt keine verwirrenden Formeln oder Gebühren pro Anfrage, über die Sie sich Sorgen machen müssen. Sie wissen genau, wie hoch Ihre Rechnung jeden Monat sein wird, was die Budgetierung und den Nachweis des ROI um einiges einfacher macht.

Mit eesel AI können Sie einen internen KI-Assistenten für Ihr Team in Slack oder einen autonomen Agenten für Ihren Helpdesk erstellen, der Tickets tatsächlich mithilfe Ihrer Confluence-Artikel löst – alles ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

Ein Beispiel für einen von eesel AI betriebenen Chatbot, der Fragen direkt in Slack beantwortet – eine einfachere Alternative zum Eigenbau eines Azure AI Search Confluence-Konnektors.

Azure AI Search Confluence-Konnektor: Konzentrieren Sie sich auf das Ziel, nicht auf die Technik dahinter

Letztendlich geht es darum, schnelle und genaue Antworten aus dem Wissen Ihres Unternehmens zu erhalten. Der Bau einer benutzerdefinierten Lösung mit einem Azure AI Search Confluence-Konnektor ist zwar möglich, lenkt Ihren Fokus jedoch von der Lösung des Geschäftsproblems ab und wirft Sie in die Welt der Verwaltung komplexer Infrastrukturen.

Egal, ob Sie den DIY-, Plattform- oder Drittanbieter-Weg wählen, Sie gehen erhebliche Kompromisse bei Kosten, Zeit und laufender Wartung ein.

Für die meisten Teams ist eine optimierte Plattform wie eesel AI einfach der schnellere Weg zum Ziel. Durch ein echtes Self-Service-Erlebnis, Ein-Klick-Integrationen für Quellen wie Confluence und eine sinnvolle Preisgestaltung können Sie einen wirklich nützlichen KI-Assistenten in Minuten statt in Monaten bereitstellen.

Bereit zu sehen, wie einfach es sein kann? Starten Sie noch heute Ihre kostenlose eesel AI-Testversion und verbinden Sie Ihre Confluence-Daten in den nächsten Minuten.