Utforska användningsfall för semantisk sökning
Med semantisk sökning kan program ge en sökupplevelse som bygger på kontext och avsikt, inte bara nyckelord. Den här typen av sökning är användbar för många användningsfall. Här följer några exempel.
Användningsfall för semantisk sökning
Anpassning
Användarinställningar och aktivitet kan avbildas som en inbäddningsvektor. Den här vektorn kan användas för att påverka sökrankningar. Till exempel kan bokrekommendationssystem rangordna böcker efter deras likhet med en sökfråga och en inställning för historisk nonfiction.
Kunskapshanteringssystem
Innehållet i intranät och andra kunskapshanteringssystem byggs ofta över tid med lösa eller oövervakade strukturer. Semantisk sökning hjälper företag att organisera och hitta information baserat på avsikten och kontexten för dokument, inte bara deras nyckelord. Den här organisationen kan vara ännu mer exakt med en inbäddningsmodell som tränats i företagets domän.
Näthandel
Med semantisk sökning kan program ge kunderna relevanta produktresultat utan att förlita sig på nyckelordsmatchningar. Den här metoden minskar arbetet med att underhålla nyckelord eller ha besvärliga beskrivningar som optimerar för lexikal sökning. I stället söker kunderna efter avsikt och mening. Den här söktypen kan också överbrygga klyftan mellan tekniska domäner, till exempel datordelar och kundens vokabulär. Till exempel kan sökning efter "huvudchip" matcha processorer före andra typer av chips.
Icke-textbaserade användningsfall
Det finns många sätt att använda semantisk sökning bortom text. Huvudfunktionen i semantisk sökning är att beräkna likheten med inbäddningsvektorer. En modell kan generera inbäddningar för textinmatning eller andra indata, till exempel bildpixlar. En bildmodell kan tränas på objektigenkänning så att användare kan söka efter foton som innehåller objekt i ett frågefoto.