セマンティック検索のユース ケースを調べる

セマンティック検索を使用すると、アプリケーションはキーワードだけでなく、コンテキストと意図に基づいて構築された検索エクスペリエンスを提供できます。 この種類の検索は、多くのユース ケースに役立ちます。 いくつかの例を次に示します。

セマンティック検索のユース ケース

パーソナル 化

ユーザー設定とアクティビティは、埋め込みベクターとしてキャプチャできます。 このベクターを使用して、検索ランキングに影響を与えることができます。 たとえば、書籍のレコメンデーション システムでは、検索クエリとの類似性と過去のノンフィクションの優先設定によって書籍がランク付けされる場合があります。

ナレッジ管理システム

イントラネットやその他のナレッジ管理システム上のコンテンツは、多くの場合、緩い構造またはメンテナンスされていない構造で時間の経過と共に構築されます。 セマンティック検索は、企業がキーワードだけでなく、ドキュメントの意図とコンテキストに基づいて情報を整理して見つけるのに役立ちます。 この組織は、会社のドメインでトレーニングされた埋め込みモデルを使用してさらに正確にすることができます。

電子商取引

セマンティック検索を使用すると、アプリケーションは、キーワードの一致に依存することなく、関連する製品の結果を顧客に提供できます。 このメソッドを使用すると、キーワードを維持したり、字句検索用に最適化するぎこちない説明を作成したりする手間が軽減されます。 代わりに、顧客は意図と意味で検索します。 この検索の種類は、コンピューターパーツや顧客のボキャブラリなどの技術ドメイン間のギャップを埋めることもできます。 たとえば、"main chip" を検索すると、他の種類のチップよりも前の CPU と一致する可能性があります。

非テキストユース ケース

テキスト以外にもセマンティック検索を使用する方法は多数あります。 セマンティック検索のコア機能は、埋め込みベクターの類似性を計算することです。 モデルでは、テキスト入力または画像ピクセルなどの他の入力の埋め込みを生成できます。 画像モデルは、ユーザーがクエリ写真内のオブジェクトを含む写真を検索できるように、オブジェクト認識でトレーニングできます。