Semantik Arama

Anlamsal arama, sadece anahtar kelimeleri eşleştirmek yerine, bir kullanıcının sorgusunun arkasındaki niyeti ve bağlamsal anlamı anlamayı amaçlayan gelişmiş bir bilgi alma tekniğidir. Gerçek terim eşleştirmesine dayanan geleneksel arama motorlarının aksine, anlamsal arama daha alakalı ve doğru sonuçlar sunmak için Doğal Dil İşleme (NLP) ve Makine Öğrenimi (ML) kullanır. Amaç, insan dili ile bilgisayarların kolayca işleyebileceği yapılandırılmış veriler arasındaki boşluğu doldurarak daha sezgisel ve etkili bir arama deneyimi sağlamaktır.

Bu teknoloji, metin veya görüntü gibi yapılandırılmamış verilerin gömme adı verilen sayısal temsillere dönüştürülmesiyle desteklenmektedir. OpenAI'nin CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) veya Google'ın BERT gibi modelleri, içeriğin anlamsal özünü yakalayan bu katıştırmaları oluşturmak için eğitilir. Veriler vektör olarak temsil edildikten sonra, Milvus veya Weaviate gibi bir vektör veritabanı, hızlı ve verimli bir benzerlik araması gerçekleştirmek için Meta'nın FAISS 'i gibi özel algoritmalar kullanır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Anlamsal arama, çeşitli alanlardaki dijital bilgilerle etkileşim şeklimizi dönüştürmüştür. Öne çıkan iki örnek şunlardır:

1. Anlamsal Görüntü Arama: Yaratıcı alanlarda veya büyük görüntü veri kümelerini yönetmek için kullanıcıların genellikle soyut kavramlara dayalı görüntüler bulması gerekir. Örneğin, bir grafik tasarımcı "gün batımında huzurlu ve izole bir plaj" araması yapabilir. Görüntüler titizlikle etiketlenmediği sürece geleneksel bir sistem bu sorguda zorlanacaktır. Ultralytics tarafından sunulan gibi bir semantik arama sistemi, görüntülerin içeriğini analiz eder ve dosya adlarına veya etiketlere güvenmeden açıklanan ruh hali ve öğelerle eşleşen görselleri döndürür. Benzerlik arama kılavuzumuzda bunu uygulama hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
2. E-ticaret Ürün Keşfi: Çevrimiçi perakendeciler, alışveriş deneyimini iyileştirmek için semantik aramadan yararlanır. Bir müşteri belirli bir ürün adı yerine "karlı bir kış için sıcak botlar" araması yapabilir. Arama motoru "sıcak" ve "karlı" kavramlarını anlayabilir ve ürün açıklamasında tam olarak bu anahtar kelimeler olmasa bile yalıtımlı, su geçirmez botlar gibi ürünler önerebilir. Forbes'daki sektör uzmanlarının açıkladığı gibi, bu daha yüksek müşteri memnuniyeti ve daha iyi satışlara yol açar.

Anlamsal Arama ve İlgili Kavramlar

Anlamsal aramayı, yapay zeka ve veri bilimindeki çeşitli ilgili terimlerden ayırmak önemlidir:

• Anahtar Kelime Arama: Bu, bir sorgudaki gerçek kelimeleri belgelerle eşleştiren geleneksel yöntemdir. Anlamsal aramanın temel güçlü yönleri olan eş anlamlıları, bağlamı veya kullanıcı niyetini kavrayamaz.
• Vektör Arama: Bu, vektör gömülmelerinin yakınlığını hesaplayarak benzer öğeleri bulma yöntemini ifade eder. Vektör araması çoğu modern semantik arama sisteminin kritik bir bileşeni olsa da, semantik arama, Cohere gibi şirketlerin sofistike NLP modelleri aracılığıyla anlamı anlamanın ilk adımını da içeren daha geniş bir kavramdır.
• Bilgi Grafiği: Bir bilgi grafiği, bilgileri varlıklar ve ilişkileri olarak yapılandırır. Google Bilgi Grafiğinde görüldüğü gibi, yapılandırılmış bağlam sağlayarak anlamsal aramayı önemli ölçüde geliştirebilir. Bununla birlikte, anlamsal arama yalnızca katıştırmaları kullanarak doğrudan yapılandırılmamış veriler üzerinde de çalışabilir ve bu da iki teknolojiyi tamamlayıcı hale getirir.
• Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER): NER, metindeki isimler, yerler ve kuruluşlar gibi belirli varlıkları tanımlayan NLP'nin bir alt görevidir. Anahtar kavramları bir anlamsal arama sistemine beslemek için bir NLP boru hattında bir ön işleme adımı olarak kullanılabilir, ancak arama işleminin kendisi değildir.

Semantik arama, daha akıllı ve kullanıcı dostu sistemler sağlayan modern yapay zeka çözümlerinin temel taşıdır. Bu teknoloji, Ultralytics YOLO modelleriyle oluşturulan ve Ultralytics HUB gibi platformlar aracılığıyla yönetilen görsel arama da dahil olmak üzere günlük web aramalarından özel yapay zeka uygulamalarına kadar her şeye güç verir.