demo semantic search
1.0.0
การค้นหาความหมายโดยใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMS) แสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในการดึงข้อมูลใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเพื่อทำความเข้าใจบริบทและความตั้งใจที่อยู่เบื้องหลังคำค้นหาการค้นหา ซึ่งแตกต่างจากการค้นหาตามคำหลักแบบดั้งเดิมการค้นหาความหมายมุ่งเน้นไปที่ความหมายและความสัมพันธ์ของคำเพื่อให้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องมากขึ้น
การค้นหาความหมายมีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการค้นหาโดยการทำความเข้าใจความตั้งใจของผู้ค้นหาและความหมายตามบริบทของคำศัพท์ที่ปรากฏในข้อมูลที่ค้นหาได้ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อตีความความแตกต่างของภาษาเช่นคำพ้องความหมายคำพ้องความหมายและบริบทที่กว้างขึ้นภายในคำศัพท์ที่ใช้
แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เช่น GPT-4, Bert และ Roberta ได้ปฏิวัติการค้นหาความหมาย โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่กว้างขวางและสามารถจับรูปแบบที่ซับซ้อนในภาษาทำให้พวกเขาเข้าใจบริบทความหมายที่ไม่ลงรอยกันและแม้กระทั่งอนุมานความตั้งใจของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่นคำถามเช่น "สถานที่ที่ดีที่สุดในการเยี่ยมชมในปารีส" จะไม่เพียง แต่ตรงกับเอกสารที่มีคำหลักเหล่านี้ แต่ยังจะรับรู้และจัดลำดับความสำคัญของเนื้อหาที่พูดถึงสถานที่ท่องเที่ยวยอดนิยมในปารีส
ความเข้าใจในบริบท : LLM สามารถตีความบริบทของคำทำให้ผลลัพธ์การค้นหามีความเกี่ยวข้องมากขึ้น ตัวอย่างเช่นพวกเขาสามารถแยกความแตกต่างระหว่าง "Apple" เป็นผลไม้และ "Apple" ในฐานะ บริษัท เทคโนโลยีตามข้อความโดยรอบ
การรับรู้คำพ้องความหมาย : พวกเขารับรู้คำพ้องความหมายและคำที่เกี่ยวข้องเพื่อให้มั่นใจว่าการเปลี่ยนแปลงในวิธีที่ผู้ใช้วลีแบบสอบถามไม่ขัดขวางกระบวนการค้นหา
ความตั้งใจของผู้ใช้ : LLM สามารถอนุมานความตั้งใจของผู้ใช้ที่อยู่เบื้องหลังการสืบค้นโดยให้ผลลัพธ์ที่สอดคล้องกับสิ่งที่ผู้ใช้กำลังมองหาแม้ว่าคำหลักที่แน่นอนจะไม่ปรากฏในเอกสาร
ปรับปรุงความแม่นยำ : โดยการทำความเข้าใจความหมายของภาษาโมเดลเหล่านี้สามารถลดผลลัพธ์ที่ไม่เกี่ยวข้องได้อย่างมีนัยสำคัญเพิ่มประสบการณ์การค้นหาโดยรวม
การค้นหาความหมายโดยใช้ LLMs สามารถใช้งานได้อย่างกว้างขวางในโดเมนต่าง ๆ :
การค้นหาความหมายที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่แสดงให้เห็นถึงการก้าวกระโดดในเทคโนโลยีการค้นหาเปลี่ยนวิธีการที่ผู้ใช้ค้นหาข้อมูลโดยมุ่งเน้นไปที่บริบทและความหมายมากกว่าการจับคู่คำหลักอย่างง่าย ในขณะที่โมเดลเหล่านี้ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่องความแม่นยำและความเกี่ยวข้องของผลการค้นหาจะดีขึ้นเท่านั้นทำให้การดึงข้อมูลเร็วขึ้นใช้งานง่ายมากขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
