Mit dem QNAP Qsirch KI-Modus finden Nutzer Dokumente, Fotos, Videos und Audiodateien auf ihrem NAS künftig allein durch Beschreibung des Inhalts – die gesamte KI-Verarbeitung bleibt dabei laut Unternehmensangaben vollständig im eigenen Haus.
Der QNAP Systems Qsirch KI-Modus bietet QNAP NAS-Systemen eine On-Premises-Suche in natürlicher Sprache. Laut Unternehmensangaben können Nutzer Dokumente, Fotos, Videos und Audiodateien nun finden, indem sie beschreiben, woran sie sich erinnern – anstatt sich auf exakte Dateinamen oder Stichwörter verlassen zu müssen.
Die Funktion richtet sich an Organisationen, die mit wachsenden Mengen unstrukturierter Daten zu kämpfen haben. Statt Ordner manuell zu durchsuchen oder zu raten, welches Stichwort zu einer gespeicherten Datei passen könnte, können Nutzer eine natürliche Beschreibung eingeben – etwa eine Vertragsklausel oder den Inhalt eines Fotos –, woraufhin die geräteinterne KI-Engine die relevantesten Ergebnisse liefert, so der Hersteller.
Eine zentrale Neuerung ist die von QNAP als KI-Smart-Zusammenfassung bezeichnete Funktion. Dem Unternehmen zufolge integriert der Qsirch KI-Modus nun ein lokales Large Language Model, das per Klick direkt in den Suchergebnissen Volltext-Zusammenfassungen erstellt – für Dokumente, Videos und Audiodateien gleichermaßen. Bemerkenswert: Findet die KI eine Datei auf Englisch, Japanisch oder Französisch, wird die Zusammenfassung laut QNAP automatisch in die Oberflächensprache des Nutzers übersetzt, sodass die Quelldatei gar nicht mehr geöffnet werden muss.
Die Suche deckt nach Angaben von QNAP nun vier Medienkategorien ab. Bei Dokumenten – unterstützt werden unter anderem PDF, DOCX, XLSX, PPTX, TXT, MD, EPUB und EML – soll das System semantische Bedeutung statt exakter Formulierung erfassen: Eine Anfrage zu einer „Wettbewerbsverbotsklausel“ etwa soll die relevante Passage finden, selbst wenn das Dokument eine abweichende Formulierung verwendet. Laut Unternehmen lässt sich so die Zusammenfassung eines 400-seitigen Berichts innerhalb weniger Sekunden erzeugen.
Bei Bildern nutzt der Qsirch KI-Modus laut Hersteller eine geräteinterne Vision-Language-Model-Inferenz (VLM), um Szene und visuellen Inhalt zu interpretieren, ohne dass Tags oder manuelle Organisation nötig wären; eine Beschreibung wie „Sportler auf einem Fußballfeld“ oder „Sonnenuntergang am Strand“ soll für einen Treffer ausreichen. Unterstützt werden die Formate JPG, JPEG, HEIC, HEIF, PNG, BMP, TIF, TIFF und WEBP, mit nativer Unterstützung für HEIC- und RAW-Dateien.
Die Videosuche sortiert laut QNAP passende Szenen nach Relevanz und bietet eine bidirektionale Verknüpfung zwischen automatisch generiertem Transkript und Video-Zeitleiste – ein Klick auf eine Transkriptzeile springt direkt zum entsprechenden Moment im Video. Dasselbe Prinzip gilt für Audiodateien in den Formaten WAV, MP3 und M4A: Nutzer geben einen erinnerten Gesprächsausschnitt aus einem Interview, einer Keynote oder einem Telefonat ein und springen direkt zur passenden Zeitmarke.
QNAP stellt die On-Premises-Architektur als zentrales Alleinstellungsmerkmal der Funktion heraus. Da sämtliche LLM- und VLM-Inferenz laut Unternehmensangaben lokal auf dem NAS und nicht über Cloud-APIs läuft, entstünden keine Kosten für Datenausgang oder abonnementbasierte Gebühren für externe Verarbeitung, zudem funktioniere das System weiterhin offline oder in air-gapped Umgebungen. Auch die Zugriffskontrolle sei laut QNAP in die bestehende NAS-Ordnerberechtigungsverwaltung integriert, sodass in den KI-Suchergebnissen nur Dateien erscheinen, für die der jeweilige Nutzer bereits Leserechte besitzt.
Die Funktion ist nicht auf dem gesamten QNAP-Portfolio verfügbar. Der Hersteller nennt als Voraussetzungen Qsirch 7.1.0 oder höher, ein QNAP-NAS der x74-Serie oder neuer, QTS 5.2.0 oder QuTS hero h5.2.0 oder höher sowie eine GPU mit mindestens 16 GB VRAM, um die KI-Modelle lokal auszuführen. Im Hintergrund kombiniert das System laut Angaben drei KI-Engines: automatische Spracherkennung (ASR), multimodales Embedding und ein Vision-Language-Model.
Als für diesen Einsatzzweck konzipierte Plattformen nennt QNAP den Edge-KI-Speicherserver QAI-h1290FX sowie das demnächst verfügbare Modell QAI-16700; auch Enterprise-NAS-Geräte wie das TVS-h1677AX sollen den KI-Modus unterstützen, sofern eine kompatible dedizierte GPU von NVIDIA oder Intel verbaut ist. Die Kompatibilitätsliste werde laut Unternehmen schrittweise erweitert, sobald weitere Tests abgeschlossen seien.
Für Bestandskunden positioniert QNAP das Update als unkomplizierten Upgrade-Pfad: Nutzer mit kompatibler Hardware werden aufgefordert, über das App Center auf Qsirch 7.1.0 zu aktualisieren, um die neuen semantischen Such- und Zusammenfassungsfunktionen zu nutzen.
Der Schritt reiht QNAP in einen breiteren Branchentrend ein, generative KI-Funktionen direkt in Speicher- und Dateiverwaltungswerkzeuge zu integrieren – ein Trend, der sich auch bei konkurrierenden NAS-Herstellern und Enterprise-Content-Plattformen beobachten lässt. Was QNAPs Ansatz nach eigener Darstellung unterscheidet, ist der Fokus darauf, die Inferenz vollständig On-Premises zu halten, statt Anfragen über Cloud-KI-Dienste Dritter zu leiten. Für Organisationen in regulierten Branchen oder Rechtsräumen mit strengen Vorgaben zur Datenresidenz könnte diese architektonische Entscheidung ebenso schwer wiegen wie die Suchfunktion selbst, da sie verhindert, dass potenziell sensible Dokument-, Bild- oder Audioinhalte zur Verarbeitung nach außen gesendet werden.
Ob die versprochene Trefferqualität der semantischen und visuellen Suche unter Realbedingungen – bei großen, unübersichtlichen, über Jahrzehnte gewachsenen Dateiarchiven, wie sie in vielen KMU-Umgebungen üblich sind – tatsächlich standhält, bleibt unabhängig zu überprüfen; unabhängige Benchmarks hat QNAP zur Ankündigung nicht veröffentlicht. Die Hardwareanforderung einer dedizierten GPU mit mindestens 16 GB VRAM macht die Funktion zudem für kleinere oder Einstiegs-NAS-Systeme vorerst unerreichbar und positioniert den KI-Modus vor allem als Angebot für mittelgroße und größere Organisationen mit entsprechendem Investitionsspielraum.
Dr. Jakob Jung ist Chefredakteur Security Storage und Channel Germany. Er ist seit mehr als 20 Jahren im IT-Journalismus tätig. Zu seinen beruflichen Stationen gehören Computer Reseller News, Heise Resale, Informationweek, Techtarget (Storage und Datacenter) sowie ChannelBiz. Darüber hinaus ist er für zahlreiche IT-Publikationen freiberuflich tätig, darunter Computerwoche, Channelpartner, IT-Business, Storage-Insider und ZDnet. Seine Themenschwerpunkte sind Channel, Storage, Security, Datacenter, ERP und CRM.
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