البحث الدلالي

البحث الدلالي هو أسلوب متقدم لاسترجاع المعلومات يهدف إلى فهم القصد والمعنى السياقي وراء استعلام المستخدم، بدلاً من مجرد مطابقة الكلمات الرئيسية. وعلى عكس محركات البحث التقليدية التي تعتمد على المطابقة الحرفية للمصطلحات، يستخدم البحث الدلالي معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML) لتقديم نتائج أكثر صلة ودقة. الهدف هو سد الفجوة بين اللغة البشرية والبيانات المهيكلة التي يمكن لأجهزة الكمبيوتر معالجتها بسهولة، مما يؤدي إلى تجربة بحث أكثر سهولة وفعالية.

يتم تشغيل هذه التقنية عن طريق تحويل البيانات غير المهيكلة مثل النصوص أو الصور إلى تمثيلات رقمية تسمى التضمينات. يتم تدريب نماذج مثل OpenAI's CLIP (التدريب المسبق على اللغة والصورة المتباينة) أو BERT من Google على إنشاء هذه التضمينات، والتي تلتقط الجوهر الدلالي للمحتوى. بمجرد تمثيل البيانات على شكل متجهات، تستخدم قاعدة بيانات المتجهات مثل Milvus أو Weaviate خوارزميات متخصصة مثل FAISS من Meta لإجراء بحث سريع وفعال عن التشابه.

التطبيقات الواقعية

لقد غيّر البحث الدلالي طريقة تفاعلنا مع المعلومات الرقمية في مختلف المجالات. ومن أبرز الأمثلة على ذلك:

1. البحث الدلالي عن الصور: في المجالات الإبداعية أو لإدارة مجموعات بيانات الصور الكبيرة، غالبًا ما يحتاج المستخدمون إلى العثور على الصور بناءً على مفاهيم مجردة. على سبيل المثال، قد يبحث مصمم جرافيك عن "شاطئ هادئ ومعزول عند غروب الشمس". قد يواجه النظام التقليدي صعوبة في هذا الاستعلام ما لم تكن الصور موسومة بدقة. يحلل نظام البحث الدلالي، مثل النظام الذي يقدمه Ultralytics، محتوى الصور نفسها، ويعيد الصور التي تتطابق مع الحالة المزاجية والعناصر الموصوفة دون الاعتماد على أسماء الملفات أو العلامات. يمكنك معرفة المزيد حول تنفيذ ذلك في دليل البحث التشابهي الخاص بنا.
2. اكتشاف منتجات التجارة الإلكترونية: يستفيد تجار التجزئة عبر الإنترنت من البحث الدلالي لتحسين تجربة التسوق. قد يبحث العميل عن "حذاء دافئ لشتاء ثلجي" بدلاً من اسم منتج معين. يمكن لمحرك البحث أن يفهم مفهومي "دافئ" و"ثلجي" ويوصي بمنتجات مثل الأحذية المعزولة والمقاومة للماء، حتى لو لم تكن هذه الكلمات الرئيسية الدقيقة موجودة في وصف المنتج. وهذا يؤدي إلى زيادة رضا العملاء وتحسين المبيعات، كما أوضح خبراء الصناعة في Forbes.

البحث الدلالي مقابل المفاهيم ذات الصلة

من المهم التفريق بين البحث الدلالي والعديد من المصطلحات ذات الصلة في الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات:

• البحث بالكلمات الرئيسية: هذه هي الطريقة التقليدية لمطابقة الكلمات الحرفية في الاستعلام مع المستندات. ولا يمكنها فهم المرادفات أو السياق أو قصد المستخدم، وهي نقاط القوة الأساسية للبحث الدلالي.
• البحث عن المتجهات: يشير هذا إلى طريقة العثور على العناصر المتشابهة من خلال حساب التقارب بين عناصرها المتجهة. في حين أن البحث المتجه هو عنصر حاسم في معظم أنظمة البحث الدلالي الحديثة، فإن البحث الدلالي هو المفهوم الأوسع نطاقاً الذي يتضمن أيضاً الخطوة الأولية لفهم المعنى من خلال نماذج متطورة في البرمجة اللغوية العصبية من شركات مثل Cohere.
• الرسم البياني المعرفي: يهيكل الرسم البياني المعرفي المعلومات ككيانات وعلاقاتها. ويمكنه أن يعزز البحث الدلالي بشكل كبير من خلال توفير سياق منظم، كما رأينا في الرسم البياني المعرفي من Google. ومع ذلك، يمكن أيضًا أن يعمل البحث الدلالي مباشرةً على البيانات غير المنظمة باستخدام التضمينات وحدها، مما يجعل التقنيتين متكاملتين.
• التعرف على الكيانات المسماة (NER): NER هي مهمة فرعية في معالجة اللغات الطبيعية تحدد كيانات محددة مثل الأسماء والأماكن والمنظمات في النص. يمكن استخدامه كخطوة معالجة مسبقة في خط معالجة اللغات الطبيعية لتغذية المفاهيم الرئيسية في نظام البحث الدلالي، ولكنه ليس عملية البحث نفسها.

البحث الدلالي هو حجر الزاوية في حلول الذكاء الاصطناعي الحديثة، مما يتيح أنظمة أكثر ذكاءً وسهولة في الاستخدام. تعمل هذه التكنولوجيا على تشغيل كل شيء بدءاً من عمليات البحث اليومية على الويب إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتخصصة، بما في ذلك البحث المرئي الذي تم إنشاؤه باستخدام نماذج Ultralytics YOLO وإدارته من خلال منصات مثل Ultralytics HUB.