Erkunden von Anwendungsfällen für die semantische Suche
Mit der semantischen Suche können Anwendungen eine Suchumgebung bereitstellen, die auf Kontext und Absicht basiert, nicht nur auf Schlüsselwörtern. Diese Art der Suche ist für viele Anwendungsfälle hilfreich. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele.
Anwendungsfälle für die semantische Suche
Personalisierung
Benutzereinstellungen und -aktivitäten können als Einbettungsvektor erfasst werden. Dieser Vektor kann verwendet werden, um Suchbewertungen zu beeinflussen. Beispielsweise können Buchempfehlungssysteme Bücher nach ihrer Ähnlichkeit mit einer Suchabfrage und einer Vorliebe für historische Nonfiction bewerten.
Wissensmanagementsysteme
Die Inhalte in Intranets und anderen Wissensmanagementsystemen werden oft im Laufe der Zeit mit lockeren oder nicht nachhaltigen Strukturen aufgebaut. Die semantische Suche hilft Unternehmen dabei, Informationen basierend auf der Absicht und dem Kontext von Dokumenten zu organisieren und zu finden, nicht nur nach ihren Schlüsselwörtern. Diese Organisation kann mit einem eingebetteten Modell, das in der Domäne des Unternehmens trainiert wird, noch präziser sein.
E-Commerce
Mit der semantischen Suche können Anwendungen Kunden relevante Produktergebnisse bereitstellen, ohne sich auf Schlüsselwort-Übereinstimmungen zu verlassen. Diese Methode reduziert den Aufwand, Schlüsselwörter zu verwalten oder ungünstige Beschreibungen zu haben, die für die lexikalische Suche optimiert werden müssen. Stattdessen suchen Kunden nach Absicht und Bedeutung. Dieser Suchtyp kann auch die Lücke zwischen technischen Domänen wie Computerteilen und Kundenvokabular überbrücken. Beispielsweise könnte die Suche nach „Hauptchip“ CPUs mehr als anderen Arten von Chips entsprechen.
Nichttextuale Anwendungsfälle
Es gibt viele Möglichkeiten, die semantische Suche über Text hinaus zu verwenden. Das Kernfeature der semantischen Suche besteht darin, die Ähnlichkeit von Einbettungsvektoren zu berechnen. Ein Modell kann Einbettungen für Texteingaben oder andere Eingaben wie Bildpixel generieren. Ein Bildmodell kann für die Objekterkennung trainiert werden, damit Benutzer nach Fotos suchen können, die Objekte in einem Abfragefoto enthalten.