Ricerca semantica

La ricerca semantica è una tecnica avanzata di reperimento delle informazioni che mira a comprendere l'intento e il significato contestuale dietro la query di un utente, piuttosto che la semplice corrispondenza delle parole chiave. A differenza dei motori di ricerca tradizionali che si basano sulla corrispondenza letterale dei termini, la ricerca semantica utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'apprendimento automatico (ML) per fornire risultati più pertinenti e accurati. L'obiettivo è quello di colmare il divario tra il linguaggio umano e i dati strutturati che i computer possono facilmente elaborare, per un'esperienza di ricerca più intuitiva ed efficace.

Questa tecnologia si basa sulla conversione di dati non strutturati come testo o immagini in rappresentazioni numeriche chiamate embeddings. Modelli come CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) di OpenAI o BERT di Google vengono addestrati per generare questi embeddings, che catturano l'essenza semantica del contenuto. Una volta che i dati sono rappresentati come vettori, un database vettoriale come Milvus o Weaviate utilizza algoritmi specializzati come FAISS di Meta per eseguire una ricerca di similarità rapida ed efficiente.

Applicazioni del mondo reale

La ricerca semantica ha trasformato il modo in cui interagiamo con le informazioni digitali in vari ambiti. Due esempi importanti sono:

1. Ricerca semantica delle immagini: Nei settori creativi o per la gestione di grandi insiemi di immagini, gli utenti hanno spesso bisogno di trovare immagini basate su concetti astratti. Ad esempio, un grafico potrebbe cercare "una spiaggia tranquilla e isolata al tramonto". Un sistema tradizionale non sarebbe in grado di gestire questa query, a meno che le immagini non siano meticolosamente etichettate. Un sistema di ricerca semantica, come quello offerto da Ultralytics, analizza il contenuto delle immagini stesse, restituendo immagini che corrispondono allo stato d'animo e agli elementi descritti senza basarsi su nomi di file o tag. Per saperne di più sull'implementazione di questo sistema, consultate la nostra guida alla ricerca per similarità.
2. Scoperta di prodotti per l'e-commerce: I rivenditori online sfruttano la ricerca semantica per migliorare l'esperienza di acquisto. Un cliente potrebbe cercare "stivali caldi per un inverno nevoso" invece di un nome di prodotto specifico. Il motore di ricerca può comprendere i concetti di "caldo" e "nevoso" e consigliare prodotti come stivali isolati e impermeabili, anche se queste parole chiave esatte non sono presenti nella descrizione del prodotto. Questo porta a una maggiore soddisfazione dei clienti e a migliori vendite, come spiegano gli esperti del settore a Forbes.

Ricerca semantica e concetti correlati

È importante differenziare la ricerca semantica da diversi termini correlati nell'ambito dell'IA e della scienza dei dati:

• Ricerca per parole chiave: È il metodo tradizionale di abbinare le parole letterali di una query ai documenti. Non è in grado di comprendere i sinonimi, il contesto o l'intento dell'utente, che sono i punti di forza della ricerca semantica.
• Ricerca vettoriale: Si riferisce al metodo di ricerca di elementi simili calcolando la vicinanza delle loro incorporazioni vettoriali. Mentre la ricerca vettoriale è una componente fondamentale della maggior parte dei moderni sistemi di ricerca semantica, la ricerca semantica è un concetto più ampio che include anche la fase iniziale di comprensione del significato attraverso sofisticati modelli NLP di aziende come Cohere.
• Grafo della conoscenza: Un grafo della conoscenza struttura le informazioni come entità e le loro relazioni. Può migliorare significativamente la ricerca semantica fornendo un contesto strutturato, come nel caso del Knowledge Graph di Google. Tuttavia, la ricerca semantica può anche operare direttamente su dati non strutturati utilizzando solo gli embeddings, rendendo le due tecnologie complementari.
• Riconoscimento di entità denominate (NER): Il NER è un sottotask di NLP che identifica entità specifiche come nomi, luoghi e organizzazioni in un testo. Può essere utilizzato come fase di pre-elaborazione in una pipeline NLP per alimentare i concetti chiave in un sistema di ricerca semantica, ma non è il processo di ricerca stesso.

La ricerca semantica è una pietra miliare delle moderne soluzioni di IA, che consente sistemi più intelligenti e facili da usare. Questa tecnologia alimenta qualsiasi cosa, dalle ricerche quotidiane sul web alle applicazioni specializzate di IA, compresa la ricerca visiva costruita con i modelli YOLO di Ultralytics e gestita attraverso piattaforme come Ultralytics HUB.