Die Aufgabe des Backend besteht sowohl darin, Informationen über Datensätze und Nutzer:innen zu speichern, als auch mithilfe einer API (Application Programming Interface) verschiedene Möglichkeiten des Retrieval zur Verfügung zu stellen. Um die Anpassung an unterschiedliche Forschungsinteressen zu erleichtern, ist die Software modular aufgebaut. Daher sind die einzelnen Indizierungsschritte in Plug-ins ausgelagert und die Benutzerverwaltung von der Suchinfrastruktur getrennt (Abb. 1). Alle Modelle werden mit einem RedisAI-Inferenzserver<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn3" n="3" /> beschleunigt, um die für die Berechnung benötigten Ressourcen optimal zu verwalten. Dieser Schritt erleichtert es, verschiedene Deep-Learning-Modelle auf einer einzigen Grafikkarte laufen zu lassen und ermöglicht den Einsatz von Backend-Systemen wie PyTorch oder TensorFlow. Die Kommunikation zwischen Indexserver und Frontend wird mithilfe eines auf Python basierenden Django-Webservice umgesetzt.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn4" n="4" /> Dieser Service kümmert sich auch um die Verwaltung der Nutzer:innen, von ihnen angelegte Lesezeichen und hochgeladene Bildbestände.