demo semantic search
1.0.0
يمثل البحث الدلالي باستخدام نماذج لغة كبيرة (LLMS) تقدمًا كبيرًا في استرجاع المعلومات ، والاستفادة من التعلم العميق لفهم السياق والنية وراء استعلامات البحث. على عكس البحث التقليدي القائم على الكلمات الرئيسية ، يركز البحث الدلالي على معنى وعلاقات الكلمات لتقديم نتائج أكثر صلة.
يهدف البحث الدلالي إلى تحسين دقة البحث من خلال فهم نية الباحث والمعنى السياقي للمصطلحات كما تظهر في البيانات القابلة للبحث. يتضمن ذلك معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتفسير الفروق الدقيقة في اللغة ، مثل المرادفات ، والمماثلات ، والسياق الأوسع نطاقًا الذي يتم فيه استخدام المصطلحات.
أحدثت نماذج اللغة الكبيرة ، مثل GPT-4 و Bert و Roberta ، ثورة في البحث الدلالي. يتم تدريب هذه النماذج على مجموعات بيانات واسعة النطاق ويمكنها التقاط أنماط معقدة باللغة ، وتمكينها من فهم السياق ، ومعنى الغموض ، وحتى استنتاج نية المستخدم. على سبيل المثال ، لن يطابق استعلام مثل "أفضل الأماكن للزيارة في باريس" الوثائق التي تحتوي على هذه الكلمات الرئيسية فحسب ، بل سيتعرف أيضًا على المحتوى الذي يناقش معالم السياحية السياحية الشهيرة في باريس ويعطيه الأول.
فهم السياق : يمكن لـ LLMs تفسير سياق الكلمات ، مما يجعل نتائج البحث أكثر صلة. على سبيل المثال ، يمكنهم التمييز بين "Apple" كفاكهة و "Apple" كشركة تقنية تعتمد على النص المحيط.
التعرف على مرادف : إنهم يتعرفون على المرادفات والمصطلحات ذات الصلة ، مما يضمن أن الاختلافات في الطريقة التي لا تعيق بها استعلامات عبارة المستخدمين عملية البحث.
نية المستخدم : يمكن لـ LLMS استنتاج نية المستخدم وراء الاستعلام ، مما يوفر نتائج تتماشى عن كثب مع ما يبحث عنه المستخدم ، حتى لو لم تكن الكلمات الرئيسية الدقيقة موجودة في الوثائق.
دقة تحسين : من خلال فهم دلالات اللغة ، يمكن لهذه النماذج أن تقلل بشكل كبير من النتائج غير ذات الصلة ، مما يعزز تجربة البحث الكلية.
ينطبق البحث الدلالي باستخدام LLMS على نطاق واسع عبر مختلف المجالات:
يمثل البحث الدلالي مدعومًا من نماذج لغة كبيرة قفزة للأمام في تكنولوجيا البحث ، مما يحول كيفية العثور على المستخدمين المعلومات من خلال التركيز على السياق والمعنى بدلاً من مطابقة الكلمات الرئيسية البسيطة. مع استمرار تطور هذه النماذج ، لن تتحسن دقة وأهمية نتائج البحث إلا ، مما يجعل استرجاع المعلومات أسرع وأكثر سهولة وأكثر فعالية.
