demo semantic search
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LLMS (Largin Language Models)를 사용한 시맨틱 검색은 정보 검색의 상당한 발전을 나타내며, 딥 러닝을 활용하여 검색 쿼리의 컨텍스트와 의도를 이해합니다. 기존 키워드 기반 검색과 달리 Semantic Search는 단어의 의미와 관계에 중점을 두어보다 관련성이 높은 결과를 제공합니다.
시맨틱 검색은 검색 자의 의도와 검색 가능한 데이터에 나타나는 용어의 맥락 적 의미를 이해함으로써 검색 정확도를 향상시키는 것을 목표로합니다. 여기에는 자연 언어 처리 (NLP)가 포함됩니다. 동의어, 동종 및 용어가 사용되는 더 넓은 맥락과 같은 언어의 뉘앙스를 해석합니다.
GPT-4, Bert 및 Roberta와 같은 대규모 언어 모델은 시맨틱 검색에 혁명을 일으켰습니다. 이 모델은 광범위한 데이터 세트에 대한 교육을 받고 언어로 복잡한 패턴을 캡처하여 상황을 이해하고 의미를 명확하게하며 사용자 의도를 유추 할 수 있습니다. 예를 들어, "파리에서 방문하기 가장 좋은 장소"와 같은 쿼리는 이러한 키워드가 포함 된 문서와 일치 할뿐만 아니라 파리에서 인기있는 관광 명소에 대한 콘텐츠를 인식하고 우선 순위를 정할 것입니다.
맥락 이해 : LLM은 단어의 맥락을 해석하여 검색 결과를보다 관련성있게 만듭니다. 예를 들어, 그들은 "애플"을 과일로, "애플"을 주변 텍스트를 기반으로하는 기술 회사로 구별 할 수 있습니다.
동의어 인식 : 동의어 및 관련 용어를 인식하여 사용자 쿼리가 검색 프로세스를 방해하지 않도록합니다.
사용자 의도 : LLMS는 쿼리 뒤에있는 사용자의 의도를 유추하여 정확한 키워드가 문서에 존재하지 않더라도 사용자가 찾고있는 내용과 밀접하게 일치하는 결과를 제공 할 수 있습니다.
정확도 향상 : 언어의 의미론을 이해함으로써 이러한 모델은 관련없는 결과를 크게 줄여 전반적인 검색 경험을 향상시킬 수 있습니다.
LLM을 사용한 시맨틱 검색은 다양한 영역에서 널리 적용됩니다.
대형 언어 모델로 구동되는 시맨틱 검색은 검색 기술의 도약을 나타내며, 간단한 키워드 일치보다는 상황과 의미에 초점을 맞추면 사용자가 정보를 찾는 방법을 변환합니다. 이러한 모델이 계속 발전함에 따라 검색 결과의 정확성과 관련성은 개선되어 정보 검색이 더 빠르고 직관적이며 훨씬 더 효과적입니다.
