Tìm kiếm ngữ nghĩa (Semantic Search)

Tìm kiếm ngữ nghĩa là một kỹ thuật truy xuất thông tin nâng cao nhằm mục đích hiểu ý định và ý nghĩa theo ngữ cảnh đằng sau truy vấn của người dùng, thay vì chỉ đơn giản là khớp các từ khóa. Không giống như các công cụ tìm kiếm truyền thống dựa vào việc khớp các thuật ngữ 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 phù hợp và chính xác hơn. Mục tiêu là thu hẹp khoảng cách giữa ngôn ngữ của con người và dữ liệu có cấu trúc mà máy tính có thể dễ dàng xử lý, dẫn đến 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 embeddings (nhúng). Các mô hình như CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) của OpenAI hoặc BERT của Google được huấn luyện để tạo ra các embedding này, nắm bắt được bản chất ngữ nghĩa của nội dung. Khi dữ liệu được biểu diễn dưới dạng vectơ, một cơ sở dữ liệu vectơ (vector database) như Milvus hoặc Weaviate sử dụng các thuật toán chuyên dụng như FAISS của Meta để thực hiện tìm kiếm tương đồng nhanh chóng và hiệu quả.

Các Ứng dụng Thực tế

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

1. Tìm kiếm Hình ảnh Ngữ nghĩa: Trong các lĩnh vực sáng tạo hoặc để quản lý các bộ dữ liệu hình ảnh lớn, người dùng thường cần tìm 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 hẻo lánh lúc hoàng hôn." Một hệ thống 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, phân tích nội dung của chính hình ảnh, trả về 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 điều này trong hướng dẫn tìm kiếm tương đồng của chúng tôi.
2. E-commerce Product Discovery (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 có tuyết" thay vì tên sản phẩm cụ thể. Công cụ tìm kiếm có thể hiểu các khái niệm về "ấm" và "tuyết" và đề xuất các sản phẩm như ủng cách nhiệt, chống thấm nước, ngay cả khi các 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 được giải thích bởi các chuyên gia trong ngành tại Forbes.

Tìm kiếm ngữ nghĩa (Semantic Search) so với các khái niệm liên quan

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

• Tìm kiếm bằng từ khóa (Keyword Search): Đây là phương pháp truyền thống để đối sánh các từ theo nghĩa đen trong một truy vấn với các tài liệu. Nó không thể hiểu từ đồng nghĩa, ngữ cảnh hoặc ý định của người dùng, đây là những điểm mạnh cốt lõi của tìm kiếm ngữ nghĩa.
• Tìm kiếm Vector (Vector Search): Điều này đề cập đến phương pháp tìm các mục tương tự bằng cách tính toán khoảng cách gần của các vector embedding của chúng. Mặc dù tìm kiếm vector 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 cả bước ban đầu là hiểu ý nghĩa thông qua các mô hình NLP phức tạp từ các công ty như Cohere.
• Biểu đồ tri thức (Knowledge Graph): Một knowledge graph cấu trúc thông tin dưới dạng các thực thể và mối quan hệ của chúng. Nó có thể tăng cường đáng kể semantic search bằng cách cung cấp ngữ cảnh có cấu trúc, như được thấy với Google Knowledge Graph. Tuy nhiên, semantic search cũng có thể hoạt động trực tiếp trên dữ liệu phi cấu trúc chỉ bằng cách sử dụng embeddings, làm cho hai công nghệ này bổ sung cho nhau.
• Nhận Dạng Thực Thể Có Tên (Named Entity Recognition - NER): NER là một nhiệm vụ con của NLP, xác định các thực thể cụ thể như tên, địa điểm và tổ chức trong văn bản. Nó có thể được sử dụng như một bước tiền xử lý trong một pipeline NLP để đưa các khái niệm chính vào một hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa, nhưng nó không phải là chính 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 và thân thiện với người dùng hơn. Công nghệ này cung cấp năng lượng cho mọi thứ, từ tìm kiếm web hàng ngày đến các ứng dụng AI chuyên dụng, bao gồm tìm kiếm trực quan được xây dựng bằng các mô hình Ultralytics YOLO và được quản lý thông qua các nền tảng như Ultralytics HUB.