Menjelajahi kasus penggunaan pencarian semantik
Dengan pencarian semantik, aplikasi dapat memberikan pengalaman pencarian yang dibangun berdasarkan konteks dan niat, bukan hanya kata kunci. Jenis pencarian ini berguna untuk banyak kasus penggunaan. Berikut adalah beberapa contohnya.
Kasus penggunaan pencarian semantik
Personalisasi
Preferensi dan aktivitas pengguna dapat ditangkap sebagai vektor pembenaman. Vektor ini dapat digunakan untuk memengaruhi peringkat pencarian. Misalnya, sistem rekomendasi buku mungkin memberi peringkat buku berdasarkan kesamaannya dengan kueri pencarian dan preferensi untuk nonfiksi historis.
Sistem manajemen pengetahuan
Konten pada intranet dan sistem manajemen pengetahuan lainnya sering dibangun dari waktu ke waktu dengan struktur yang longgar atau tidak tertandingi. Pencarian semantik membantu perusahaan mengatur dan menemukan informasi berdasarkan niat dan konteks dokumen, bukan hanya kata kunci mereka. Organisasi ini bisa menjadi lebih tepat dengan model penyematan yang dilatih khusus untuk domain perusahaan.
E-niaga
Pencarian semantik memungkinkan aplikasi untuk memberi pelanggan hasil produk yang relevan tanpa mengandalkan kecocokan kata kunci. Metode ini mengurangi upaya untuk mempertahankan kata kunci atau memiliki deskripsi canggung yang mengoptimalkan pencarian leksikal. Sebagai gantinya, pelanggan mencari dengan niat dan makna. Jenis pencarian ini juga dapat menjelajah kesenjangan antara domain teknis, seperti bagian komputer dan kosakata pelanggan. Misalnya, mencari "chip utama" dapat mencocokkan CPU sebelum jenis chip lainnya.
Kasus penggunaan nontekstual
Ada banyak cara untuk menggunakan pencarian semantik di luar teks. Fitur inti dari pencarian semantik adalah menghitung kesamaan vektor penyematan. Model dapat menghasilkan penyematan untuk input teks atau input lain seperti piksel gambar. Model gambar dapat dilatih pada pengenalan objek untuk memungkinkan pengguna mencari foto yang berisi objek dalam foto kueri.