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語義搜索演示

使用大語言模型（LLM）的語義搜索代表了信息檢索的重大進步，並利用深度學習來了解搜索查詢背後的背景和意圖。與傳統的基於關鍵字的搜索不同，語義搜索著重於單詞的含義和關係，以提供更相關的結果。

什麼是語義搜索？

語義搜索旨在通過了解搜索者的意圖和術語中出現在可搜索數據中的術語的上下文含義來提高搜索準確性。這涉及自然語言處理（NLP）來解釋語言的細微差別，例如同義詞，同音詞和使用術語的更廣泛的環境。

大語言模型的作用

GPT-4，Bert和Roberta等大型語言模型已徹底改變了語義搜索。這些模型在廣泛的數據集上進行了培訓，可以在語言中捕獲複雜的模式，從而使它們能夠理解上下文，消除含義，甚至推斷用戶意圖。例如，諸如“巴黎訪問的最佳場所”之類的查詢不僅匹配包含這些關鍵字的文件，而且還可以確認並優先討論巴黎流行的旅遊景點的內容。

關鍵特徵和好處

1. 上下文理解：LLM可以解釋單詞的上下文，從而使搜索結果更加相關。例如，他們可以根據周圍文本將“蘋果”作為水果和“蘋果”作為技術公司區分。

2. 同義詞識別：他們識別同義詞和相關術語，以確保用戶短語查詢方式的變化不會阻礙搜索過程。

3. 用戶意圖：LLM可以在查詢背後推斷用戶的意圖，即使文檔中不存在確切的關鍵字，也可以與用戶尋求的結果緊密保持一致。

4. 提高準確性：通過了解語言的語義，這些模型可以顯著降低無關緊要的結果，從而增強整體搜索體驗。

申請

使用LLMS的語義搜索廣泛適用於各個域：

• 電子商務：通過更好地了解用戶查詢來增強產品搜索，從而改善了產品發現並增加了銷售。
• 醫療保健：通過了解複雜的醫學術語和用戶查詢，可以快速幫助檢索相關的醫療信息。
• 法律：通過理解法律術語並檢索相關案件法律和文件來促進法律研究。
• 內容管理：通過將用戶查詢與相關文檔準確匹配，改善文章，研究論文和多媒體內容的大型數據庫中的內容髮現。

結論

由大語言模型提供動力的語義搜索代表了搜索技術的飛躍，從而通過關注上下文和含義而不是簡單的關鍵字匹配來改變用戶如何找到信息。隨著這些模型的不斷發展，搜索結果的準確性和相關性只會改善，從而使信息檢索更快，更直觀且更有效。

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鏈接：

• Cohere＆編織多語言Wikipedia搜索
• 生成搜索 - 共同
• 生成搜索-Ollama