의미 체계 검색 사용 사례 살펴보기

의미 체계 검색을 통해 애플리케이션은 키워드뿐만 아니라 컨텍스트 및 의도에 기반한 검색 환경을 제공할 수 있습니다. 이 유형의 검색은 많은 사용 사례에 유용합니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

의미 체계 검색 사용 사례

개인화

사용자 기본 설정 및 작업은 포함 벡터로 캡처할 수 있습니다. 이 벡터는 검색 순위에 영향을 주는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 책 추천 시스템은 검색 쿼리와 유사성 및 기록 논픽션에 대한 선호도에 따라 책의 순위를 매깁니다.

지식 관리 시스템

인트라넷 및 기타 지식 관리 시스템의 콘텐츠는 느슨하거나 확인되지 않은 구조로 시간이 지남에 따라 빌드되는 경우가 많습니다. 의미 체계 검색은 회사가 키워드뿐만 아니라 문서의 의도 및 컨텍스트에 따라 정보를 구성하고 찾는 데 도움이 됩니다. 이 조직은 회사의 도메인에서 학습된 포함 모델을 사용하여 훨씬 더 정확할 수 있습니다.

전자 상거래

의미 체계 검색을 사용하면 애플리케이션에서 키워드 일치를 사용하지 않고도 고객에게 관련 제품 결과를 제공할 수 있습니다. 이 메서드는 키워드를 유지 관리하거나 어휘 검색에 최적화된 어색한 설명을 포함하려는 노력을 줄입니다. 대신, 고객은 의도와 의미에 따라 검색합니다. 이 검색 유형은 컴퓨터 파트와 고객 어휘와 같은 기술 도메인 간의 격차를 해소할 수도 있습니다. 예를 들어, "메인 칩"을 검색하면 다른 종류의 칩보다 CPU가 먼저 일치할 수 있습니다.

텍스트가 아닌 사용 사례

텍스트 이외의 의미 체계 검색을 사용하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 의미 체계 검색의 핵심 기능은 포함 벡터의 유사성을 계산하는 것입니다. 모델은 텍스트 입력 또는 이미지 픽셀과 같은 다른 입력에 대한 포함을 생성할 수 있습니다. 사용자가 쿼리 사진에 개체가 포함된 사진을 검색할 수 있도록 개체 인식에 대해 이미지 모델을 학습할 수 있습니다.