Ein weiterer Aspekt ist das Bedürfnis vieler WissenschaftlerInnen, eine digitale Bibliothek mit fortgeschrittenen Retrieval-Funktionen für das eigene projektspezifische Textkorpus zur Verfügung zu haben. Oft verfügen sie aber selber nicht über die notwendigen Kenntnisse, um eine solche digitale Bibliothek mit einer leistungsfähigen Suchumgebung mit Keyword-in-Context (KWIC) Funktion zu erstellen. Die üblicherweise dafür zur Verfügung stehenden Technologien (Apache SOLR oder ElasticSearch) bedürfen einer gewissen Einarbeitung, einer projektspezifischen Konfiguration und einer Serverumgebung, um die gewünschten Funktionen zur Verfügung zu stellen. Einen Weg aus dieser Situation bieten z.B. Referenzmanager, die heute teilweise Volltextsuche in Dokumenten (zumeist PDF) als Zusatzleistung mit anbieten (Zotero, Mendeley, Citavi). Hier können größere Datenmengen jedoch oft nur über kostenpflichtige Speichererweiterungen realisiert werden und eine Anbindung an eine Referenz bzw. Metadaten ist für eine zu indizierende Datei obligatorisch. Dies kann bei einer großen Sammlung von Texten bzw. einem umfassenden Korpus, für das keine (geeigneten) Metadaten zur Verfügung stehen, ein großes Problem sein. Eine weitere Erschließung der Texte mittels einer Named Entity Recognition (NER), eine facettierte Suche oder die Visualisierung der gefundenen Zusammenhänge sind dabei bislang ebenfalls nicht möglich.<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">3</hi>