Tìm kiếm ngữ nghĩa

Tìm kiếm ngữ nghĩa là một kỹ thuật truy xuất thông tin nâng cao, nhằm mục đích hiểu ý định và ý nghĩa ngữ cảnh đằng sau truy vấn của người dùng, thay vì chỉ đơn thuần khớp từ khóa. Không giống như các công cụ tìm kiếm truyền thống dựa trên việc khớp từ theo nghĩa đen, tìm kiếm ngữ nghĩa sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Học máy (ML) để cung cấp kết quả chính xác và phù hợp hơn. Mục tiêu là thu hẹp khoảng cách giữa ngôn ngữ con người và dữ liệu có cấu trúc mà máy tính có thể dễ dàng xử lý, mang lại trải nghiệm tìm kiếm trực quan và hiệu quả hơn.

Công nghệ này hoạt động bằng cách chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc như văn bản hoặc hình ảnh thành các biểu diễn số gọi là nhúng . Các mô hình như CLIP (Tiền huấn luyện Ngôn ngữ-Hình ảnh Tương phản) của OpenAI hoặc BERT của Google được huấn luyện để tạo ra các nhúng này, giúp nắm bắt được bản chất ngữ nghĩa của nội dung. Khi dữ liệu được biểu diễn dưới dạng vectơ, cơ sở dữ liệu vectơ như Milvus hoặc Weaviate sử dụng các thuật toán chuyên biệt như FAISS của Meta để thực hiện tìm kiếm tương đồng nhanh chóng và hiệu quả.

Ứng dụng trong thế giới thực

Tìm kiếm ngữ nghĩa đã thay đổi cách chúng ta tương tác với thông tin kỹ thuật số trên nhiều lĩnh vực. Hai ví dụ nổi bật bao gồm:

1. Tìm kiếm hình ảnh ngữ nghĩa: Trong lĩnh vực sáng tạo hoặc để quản lý các tập dữ liệu hình ảnh lớn , người dùng thường cần tìm kiếm hình ảnh dựa trên các khái niệm trừu tượng. Ví dụ: một nhà thiết kế đồ họa có thể tìm kiếm "một bãi biển yên bình và vắng vẻ lúc hoàng hôn". Một hệ thống tìm kiếm truyền thống sẽ gặp khó khăn với truy vấn này trừ khi hình ảnh được gắn thẻ tỉ mỉ. Một hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa, như hệ thống do Ultralytics cung cấp, sẽ phân tích nội dung của chính hình ảnh, trả về các hình ảnh phù hợp với tâm trạng và các yếu tố được mô tả mà không cần dựa vào tên tệp hoặc thẻ. Bạn có thể tìm hiểu thêm về cách triển khai tính năng này trong hướng dẫn tìm kiếm tương đồng của chúng tôi.
2. Khám phá sản phẩm thương mại điện tử: Các nhà bán lẻ trực tuyến tận dụng tìm kiếm ngữ nghĩa để cải thiện trải nghiệm mua sắm . Khách hàng có thể tìm kiếm "ủng ấm cho mùa đông tuyết rơi" thay vì tên sản phẩm cụ thể. Công cụ tìm kiếm có thể hiểu các khái niệm "ấm" và "tuyết rơi" và đề xuất các sản phẩm như ủng cách nhiệt, chống thấm nước, ngay cả khi những từ khóa chính xác đó không có trong mô tả sản phẩm. Điều này dẫn đến sự hài lòng của khách hàng cao hơn và doanh số bán hàng tốt hơn, như các chuyên gia trong ngành tại Forbes giải thích.

Tìm kiếm ngữ nghĩa so với các khái niệm liên quan

Điều quan trọng là phải phân biệt tìm kiếm ngữ nghĩa với một số thuật ngữ liên quan trong AI và khoa học dữ liệu:

• Tìm kiếm từ khóa: Đây là phương pháp truyền thống để so khớp các từ theo nghĩa đen trong truy vấn với tài liệu. Phương pháp này không thể hiểu được từ đồng nghĩa, ngữ cảnh hoặc ý định của người dùng, vốn là những điểm mạnh cốt lõi của tìm kiếm ngữ nghĩa.
• Tìm kiếm vectơ : Phương pháp này đề cập đến việc tìm kiếm các mục tương tự bằng cách tính toán độ gần của các vectơ nhúng của chúng. Mặc dù tìm kiếm vectơ là một thành phần quan trọng của hầu hết các hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa hiện đại, nhưng tìm kiếm ngữ nghĩa là một khái niệm rộng hơn, bao gồm bước đầu tiên là hiểu ý nghĩa thông qua các mô hình NLP tinh vi từ các công ty như Cohere .
• Đồ thị tri thức : Đồ thị tri thức cấu trúc thông tin dưới dạng các thực thể và mối quan hệ giữa chúng. Nó có thể cải thiện đáng kể tìm kiếm ngữ nghĩa bằng cách cung cấp ngữ cảnh có cấu trúc, như đã thấy với Đồ thị tri thức của Google . Tuy nhiên, tìm kiếm ngữ nghĩa cũng có thể hoạt động trực tiếp trên dữ liệu phi cấu trúc chỉ bằng cách nhúng, khiến hai công nghệ này bổ sung cho nhau.
• Nhận dạng Thực thể Có Tên (NER) : NER là một nhiệm vụ con của NLP, nhận dạng các thực thể cụ thể như tên, địa điểm và tổ chức trong văn bản. NER có thể được sử dụng như một bước tiền xử lý trong quy trình NLP để đưa các khái niệm chính vào hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa, nhưng bản thân nó không phải là quy trình tìm kiếm.

Tìm kiếm ngữ nghĩa là nền tảng của các giải pháp AI hiện đại, cho phép các hệ thống thông minh hơn và thân thiện hơn với người dùng. Công nghệ này hỗ trợ mọi thứ, từ tìm kiếm web hàng ngày đến các ứng dụng AI chuyên biệt, bao gồm tìm kiếm trực quan được xây dựng bằng mô hình Ultralytics YOLO và được quản lý thông qua các nền tảng như Ultralytics HUB .