demo semantic search
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大規模な言語モデル（LLMS）を使用したセマンティック検索は、情報検索の大幅な進歩を表し、検索クエリの背後にあるコンテキストと意図を理解するために深い学習を活用します。従来のキーワードベースの検索とは異なり、セマンティック検索は、単語の意味と関係に焦点を当て、より関連性の高い結果を提供します。
セマンティック検索は、検索可能なデータに表示される用語の検索者の意図とコンテキストの意味を理解することにより、検索の精度を改善することを目的としています。これには、同義語、同音異義語、用語が使用されるより広範なコンテキストなど、言語のニュアンスを解釈するための自然言語処理（NLP）が含まれます。
GPT-4、Bert、Robertaなどの大規模な言語モデルは、セマンティック検索に革命をもたらしました。これらのモデルは、広範なデータセットでトレーニングされており、言語の複雑なパターンをキャプチャすることができ、コンテキストを理解し、意味を明確にし、ユーザーの意図を推測することさえできます。たとえば、「パリに訪れるのに最適な場所」のようなクエリは、これらのキーワードを含むドキュメントを一致させるだけでなく、パリの人気のある観光客のアトラクションを議論するコンテンツを認識し、優先順位を付けます。
コンテキストの理解：LLMは単語のコンテキストを解釈し、検索結果をより関連性のあるものにすることができます。たとえば、「Apple」をフルーツとして、「Apple」を周囲のテキストに基づいたテクノロジー企業として区別できます。
同義語認識：同義語と関連用語を認識し、ユーザーのフレーズクエリが検索プロセスを妨げない方法のバリエーションを保証します。
ユーザーの意図：LLMSは、クエリの背後にあるユーザーの意図を推測し、ドキュメントに正確なキーワードが存在しない場合でも、ユーザーが求めているものと密接に一致する結果を提供できます。
精度の向上：言語のセマンティクスを理解することにより、これらのモデルは無関係な結果を大幅に減らし、全体的な検索エクスペリエンスを向上させることができます。
LLMSを使用したセマンティック検索は、さまざまなドメインに広く適用できます。
大規模な言語モデルを搭載したセマンティック検索は、検索テクノロジーの跳躍を表し、単純なキーワードマッチングではなく、コンテキストと意味に焦点を当てることにより、ユーザーが情報を見つける方法を変換します。これらのモデルが進化し続けるにつれて、検索結果の精度と関連性は改善するだけで、情報の検索がより速く、より直感的で、より効果的になります。
