Ein praktischer Leitfaden für den Azure AI Search Confluence-Connector im Jahr 2026

Sie möchten also Ihre Confluence-Wissensdatenbank (Knowledge Base) mit einem KI-Agenten unter Verwendung der Microsoft-Tools verbinden. Dies ist ein häufiges Ziel im Jahr 2026: die Verknüpfung interner Dokumente mit einem Chatbot, der Ihrem Team oder Ihren Kunden sofortige und präzise Antworten liefert. Dieser Prozess ist normalerweise Teil eines größeren Plans, der Retrieval-Augmented Generation (RAG) beinhaltet, bei der die KI Informationen nachschlägt, bevor sie kommuniziert.

Da Confluence eine ausgereifte und zuverlässige Plattform ist, erfordert die Erstellung eines soliden Azure AI Search Confluence-Connectors die Bewältigung einiger technischer Schritte. Es handelt sich um eine anspruchsvolle Integration, die eine sorgfältige Planung erfordert.

Dieser Leitfaden führt Sie durch die Details. Wir betrachten die verschiedenen Wege, wie Sie dies angehen können, die technischen Überlegungen und wie Sie die damit verbundene Investition planen. Außerdem zeigen wir Ihnen einen ergänzenden Weg auf, der Ihnen helfen kann, das gleiche Ergebnis mit einer optimierten Einrichtung zu erzielen.

Was ist ein Azure AI Search Confluence-Connector?

Zunächst sollten wir eine gemeinsame Basis schaffen. Azure AI Search ist der leistungsstarke Cloud-Suchdienst von Microsoft. Es ist eine robuste Engine, mit der Sie riesige Datenmengen indizieren und mit fortschrittlichen Methoden wie Keyword-, Vektor- und Hybridsuche durchsuchen können. Sie ist ein zentraler Baustein für benutzerdefinierte KI-Anwendungen, insbesondere für Chatbots, die Antworten aus den Dokumenten Ihres Unternehmens ziehen.

Ein Confluence-Connector fungiert als Brücke zwischen dieser Suchmaschine und Ihrem vertrauenswürdigen Confluence-Wiki. Diese Software hat eine wichtige Aufgabe:

• Sie meldet sich sicher bei Confluence an, um auf Ihre Daten zuzugreifen.

• Sie navigiert durch Ihre Seiten, Blogbeiträge und Anhänge, um sicherzustellen, dass alles erfasst wird.

• Sie extrahiert bereinigten Text und Metadaten aus Ihren Inhalten.

• Sie respektiert Ihre Confluence-Berechtigungen, sodass Personen nur Suchergebnisse sehen, für deren Zugriff sie autorisiert sind.

• Sie hält den Suchindex auf dem neuesten Stand, wenn neue Informationen zu Ihrer Confluence-Site hinzugefügt werden.

Obwohl Microsoft derzeit keinen nativen Out-of-the-Box-Connector für dieses spezifische Setup anbietet, hält das Confluence-Ökosystem mehrere Wege bereit, um diese Lücke zu schließen.

Die Herausforderung: Drei Wege zum Bau eines Azure AI Search Confluence-Connectors

Da es keine einfache Schaltfläche "Verbinden" gibt, haben Sie drei Hauptpfade zur Auswahl. Jede Option erfordert ein unterschiedliches Maß an technischem Aufwand und Ressourcenplanung.

Der DIY-Ansatz (Eigenbau)

Viele Engineering-Teams entscheiden sich dafür, ihre eigene Lösung zu bauen. Dies beinhaltet in der Regel das Schreiben eines benutzerdefinierten Skripts (oft in Python), das die Confluence-REST-API verwendet, um Daten abzurufen, und das Azure SDK, um diese in einen Azure AI Search-Index einzuspeisen. Möglicherweise nutzen Sie ein Framework wie LangChain, um den Prozess zu erleichtern.

Worauf Sie sich einlassen:

• Verwaltung der Authentifizierung für sowohl Confluence (API-Tokens) als auch Azure (Service-Principals).

• Entwicklung von Code, der effektiv durch Ihre Confluence-Bereiche (Spaces) crawlen kann.

• Verarbeitung der komplexen HTML-Inhalte von Confluence, um sauberen Text für die KI zu erhalten.

• Festlegung der besten Methode zum "Chunking" (Segmentieren) langer Dokumente für das KI-Modell.

• Generierung von Vektoreinbettungen (Embeddings) für Ihre Inhalte unter Verwendung von Diensten wie Azure OpenAI.

• Aufbau eines Systems für inkrementelle Aktualisierungen, damit Ihr Suchindex mit Ihrer Confluence-Site synchron bleibt.

Technische Überlegungen:

• Entwicklungsaufwand. Dies ist ein bedeutendes Engineering-Projekt, das Zeit und Fachwissen erfordert, um es korrekt umzusetzen.

• Laufende Wartung. Da sich APIs weiterentwickeln, muss Ihr benutzerdefiniertes Skript regelmäßig aktualisiert werden, um eine dauerhafte Leistung zu gewährleisten.

• Berechtigungsmanagement. Die Nachbildung der anspruchsvollen und granularen Benutzerberechtigungen von Confluence innerhalb Ihrer Suchergebnisse ist eine komplexe Aufgabe, die für die Aufrechterhaltung der Sicherheit unerlässlich ist.

Der Plattform-Ansatz

Microsoft bietet einige Tools an, die unterstützen können, obwohl diese oft für spezifische Anwendungsfälle innerhalb ihres eigenen Ökosystems konzipiert sind.

• Microsoft 365 Copilot Connector. Microsoft bietet einen Graph-Connector für Confluence Cloud an. Dieser ist primär darauf ausgelegt, Confluence-Daten in Microsoft Search und M365 Copilot zu integrieren. Er ist eine hervorragende Wahl, wenn Sie vollständig innerhalb der Microsoft 365-Umgebung arbeiten.

• Azure Logic Apps. Sie können Logic Apps verwenden, um Workflows zu erstellen, um Daten zu verschieben. Dies ist ein modularer Ansatz, der gut für spezifische, aufgabenbasierte Integrationen funktioniert.

Dieses Video demonstriert, wie Azure AI Search als Wissensquelle in Copilot Studio verwendet wird – dabei werden einige der verfügbaren Tools auf Plattformebene hervorgehoben.

Der Drittanbieter-Ansatz

Mehrere Unternehmen im Confluence Marketplace haben dedizierte Connectoren entwickelt, um diese Anforderungen zu erfüllen. Lösungen von Unternehmen wie BA Insight sind darauf ausgelegt, die technischen Komplexitäten für Sie zu verwalten.

Wie das aussieht:

Sie investieren in ein spezialisiertes Tool, verbinden es mit Ihren Confluence- und Azure-Konten und überlassen ihm die Verwaltung des Indizierungsprozesses.

Überlegungen:

• Enterprise-Investition. Dies sind robuste, professionelle Werkzeuge, und ihre Preisgestaltung spiegelt das hohe Maß an Support und Funktionalität wider, das sie bieten.

• Standardisierte Indizierung. Während diese Tools viel Leistung bieten, folgen sie oft einem standardisierten Prozess. Wenn Sie sehr individuelle Indizierungsanforderungen haben, sollten Sie sicherstellen, dass die Logik des Tools mit Ihren Zielen übereinstimmt.

• Verkaufsprozess. Die Beschaffung dieser Tools umfasst in der Regel einen Standard-Beschaffungsprozess für Unternehmen, einschließlich Demos und technischer Beratungsgespräche.

Kosten und Investitionen verstehen

Sobald Ihr Plan für den Connector steht, ist es wichtig, die betriebliche Seite zu verstehen. Azure AI Search bietet ein umfassendes Preismodell, das auf unterschiedliche Teamanforderungen zugeschnitten ist.

Ihre Investition in Azure AI Search basiert auf einer Mischung aus Komponenten, die Flexibilität für verschiedene Größenordnungen bieten.

Komponente	Abrechnungsmodell	Bedeutung für Sie
Service Tier	Eine feste monatliche Gebühr für jede "Sucheinheit" (Search Unit, SU). Die Stufen reichen von Basic bis hin zu leistungsstarken Standard-Optionen.	Sie zahlen für ein Grundmaß an Leistung und Zuverlässigkeit. Höhere Stufen unterstützen die Anforderungen größerer, komplexerer Organisationen.
Skalierungseinheiten	Sie können Partitionen für Speicher und Replikate für mehr gleichzeitige Benutzer hinzufügen.	Wenn die Anzahl Ihrer Dokumente oder Ihre Benutzerbasis wächst, können Sie Ihre Einheiten entsprechend skalieren, um sicherzustellen, dass Ihre Suche schnell bleibt.
Semantic Ranker	Eine Funktion mit nutzungsbasierter Bezahlung (pro Anfrage), die die Relevanz der Suche verbessert.	Diese optionale Funktion verbessert die Ergebnisse erheblich, wobei die Kosten mit Ihrem Abfragevolumen skalieren.
Agentic Retrieval	Abgerechnet pro Million verarbeiteter Token.	Für Teams, die fortschrittliche RAG-Funktionen nutzen, bietet dies eine nutzungsbasierte Methode, um anspruchsvolle KI-Denkprozesse zu unterstützen.

Diese Preisgestaltung mit mehreren Variablen ermöglicht eine große Flexibilität, bedeutet jedoch auch, dass Ihre monatliche Investition variiert, je nachdem, wie stark Ihr Team die Suchfunktionen nutzt. Weitere Details finden Sie auf der Preisseite für Azure AI Search.

Eine ergänzende Alternative zum Azure AI Search Confluence-Connector: eesel AI

Während Tools wie Azure AI Search für individuelle Lösungen unglaublich leistungsfähig sind, suchen einige Teams nach einer Möglichkeit, schneller zu starten.

eesel AI ist eine Plattform, die parallel zu Ihren bestehenden Tools arbeitet, um das Wissen Ihres Unternehmens zu vereinen. Es ist eine ergänzende Option, die Ihnen helfen kann, KI-Funktionen innerhalb Ihres Confluence-Ökosystems mit minimalem technischem Aufwand bereitzustellen.

Darum ist es eine großartige Ergänzung für Ihr Toolkit:

• Ein-Klick-Confluence-Integration. Sie können Ihr Confluence-Konto in wenigen Minuten direkt über das Dashboard verbinden. Die Plattform verwaltet die Indizierung und Vektorisierung als integrierte Funktion.

• Self-Service-Einrichtung. Sie können sofort loslegen. Indem Sie Ihre Confluence-Daten zusammen mit anderen Quellen wie Google Docs oder Zendesk verbinden, können Sie in kürzester Zeit einen funktionsfähigen KI-Agenten einsatzbereit haben.

• Vereintes Wissen. Mit eesel AI können Sie Ihre Confluence-Artikel mit anderen wichtigen Datenquellen wie internen Wikis, Google Drive und Slack-Threads verknüpfen und so eine umfassende Wissensbasis für Ihre KI schaffen.

• Vorhersehbare Preisgestaltung. Mit einfachen Pauschaltarifen macht eesel AI es Ihnen leicht, Ihr Budget für Ihre KI-Initiativen zu planen, ohne sich um Schwankungen pro Abfrage sorgen zu müssen.

Indem Sie eesel AI als ergänzendes Werkzeug einsetzen, können Sie einen hilfreichen internen KI-Assistenten in Slack oder einen autonomen Agenten für Ihren Helpdesk aufbauen, der Ihre Confluence-Wissensdatenbank effektiv nutzt.

Azure AI Search Confluence-Connector: Das Ziel im Fokus, nicht die Leitungen

Das ultimative Ziel ist es, Ihrem Team schnelle und präzise Antworten zu liefern, indem Sie die Fülle an Informationen nutzen, die in Confluence gespeichert sind. Während der Bau einer individuellen Lösung mit einem Azure AI Search Confluence-Connector ein leistungsstarker Weg dorthin ist, erfordert er die Verwaltung einer komplexen technischen Infrastruktur.

Ob Sie sich für den DIY-Pfad entscheiden, Plattform-Tools nutzen oder in einen Drittanbieter-Connector investieren – Confluence bietet die zuverlässige Grundlage, die Sie für eine erfolgreiche KI-Integration benötigen.

Für Teams, die eine optimierte Erfahrung suchen, ist eine Plattform wie eesel AI ein schneller und effektiver Weg, um Ihr bestehendes Confluence-Setup zu verbessern. Sie ermöglicht es Ihnen, in wenigen Minuten einen hilfreichen KI-Assistenten bereitzustellen, sodass Sie sich auf die Unterstützung Ihrer Benutzer konzentrieren können, anstatt Backend-Code zu verwalten.

Bereit zu sehen, wie es helfen kann? Starten Sie noch heute Ihren kostenlosen eesel AI-Test und verbinden Sie Ihre Confluence-Daten mit nur wenigen Klicks.