의미 체계 검색 사용 사례 살펴보기
의미 체계 검색을 통해 애플리케이션은 키워드뿐만 아니라 컨텍스트와 의도를 기반으로 빌드된 검색 환경을 제공할 수 있습니다. 이러한 형식의 검색은 다양한 사용 사례에 유용합니다. 다음 몇 가지 예를 참조하십시오.
의미 체계 검색 사용 사례
Personalization
사용자 기본 설정 및 작업은 포함 벡터로 캡처할 수 있습니다. 이 벡터는 검색 순위 지정에 영향을 미치는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 도서 권장 사항 시스템은 검색 쿼리와의 유사성 및 역사적 논픽션에 대한 선호도를 기준으로 도서 순위를 매길 수 있습니다.
지식 관리 시스템
인트라넷 및 기타 지식 관리 시스템의 콘텐츠는 시간이 지남에 따라 느슨하거나 유지 관리되지 않는 구조로 빌드되는 경우가 많습니다. 의미 체계 검색은 회사가 키워드뿐만 아니라 문서의 의도와 컨텍스트를 기반으로 정보를 구성하고 찾는 데 도움이 됩니다. 이 조직은 회사 도메인에서 학습된 포함 모델을 사용하여 더욱 정확해질 수 있습니다.
전자 상거래
의미 체계 검색을 통해 애플리케이션은 키워드 일치에 의존하지 않고도 고객에게 관련 제품 결과를 제공할 수 있습니다. 이 메서드는 키워드를 유지하거나 어휘 검색에 최적화되는 어색한 설명을 가지려는 활동을 줄여줍니다. 대신 고객은 의도와 의미로 검색합니다. 이 검색 유형은 컴퓨터 부품 및 고객 어휘와 같은 기술 도메인 간의 간격을 해소할 수도 있습니다. 예를 들어, "메인 칩"을 검색하면 다른 종류의 칩보다 CPU가 먼저 일치할 수 있습니다.
비텍스트 사용 사례
텍스트 외에도 의미 체계 검색을 사용하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 의미 체계 검색의 핵심 기능은 포함 벡터의 유사성을 계산하는 것입니다. 모델은 텍스트 입력이나 이미지 픽셀과 같은 기타 입력에 대한 포함을 생성할 수 있습니다. 이미지 모델은 사용자가 쿼리 사진에 개체가 포함된 사진을 검색할 수 있도록 개체 인식에 대해 학습될 수 있습니다.