Exploración de casos de uso de búsqueda semántica
Con la búsqueda semántica, las aplicaciones pueden proporcionar una experiencia de búsqueda basada en el contexto y la intención, no solo palabras clave. Este tipo de búsqueda es útil para muchos casos de uso. Estos son algunos ejemplos.
Casos de uso de búsqueda semántica
Personalización
Las preferencias del usuario y la actividad se pueden capturar como un vector de inserción. Este vector se puede usar para influir en las clasificaciones de búsqueda. Por ejemplo, los sistemas de recomendación de libros pueden clasificar los libros por su similitud con una consulta de búsqueda y una preferencia por la no ficción histórica.
Sistemas de administración de conocimientos
El contenido de las intranets y otros sistemas de gestión del conocimiento a menudo se desarrolla con el tiempo con estructuras sueltas o poco mantenidas. La búsqueda semántica ayuda a las empresas a organizar y encontrar información basada en la intención y el contexto de los documentos, no solo sus palabras clave. Esta organización puede ser aún más precisa con un modelo de inserción entrenado en el dominio de la empresa.
Comercio electrónico
La búsqueda semántica permite a las aplicaciones proporcionar a los clientes resultados relevantes del producto sin depender de coincidencias de palabras clave. Este método reduce el esfuerzo de mantener palabras clave o tener descripciones complicadas que optimizan la búsqueda léxica. En su lugar, los clientes buscan por intención y significado. Este tipo de búsqueda también puede salvar la brecha entre dominios técnicos, como elementos de equipo y vocabulario del cliente. Por ejemplo, la búsqueda de "chip principal" podría coincidir con las CPU antes de otros tipos de chips.
Casos de uso notextuales
Hay muchas maneras de usar la búsqueda semántica más allá del texto. La característica principal de la búsqueda semántica es calcular la similitud de los vectores de inserción. Un modelo puede generar incrustaciones para la entrada de texto u otras entradas, como píxeles de imagen. Un modelo de imagen se puede entrenar en el reconocimiento de objetos para permitir a los usuarios buscar fotos que contengan objetos en una foto de consulta.