Семантический поиск (Semantic Search)
Поиск по смыслу, а не по точному совпадению слов. AI понимает значение запроса и находит релевантные результаты, даже если слова не совпадают.
Семантический поиск — это технология поиска информации по смыслу, а не по точному совпадению ключевых слов. Модель понимает значение запроса и находит документы, которые отвечают на вопрос, даже если в них используются другие слова.
Как это работает
- Все документы превращаются в числовые векторы (эмбеддинги), которые отражают их смысл
- Поисковый запрос тоже превращается в вектор
- Система находит документы, чьи векторы ближе всего к вектору запроса
- Близость измеряется с помощью косинусного сходства
Сравнение: обычный vs семантический поиск
| Запрос | Обычный поиск | Семантический поиск |
|---|---|---|
| «Как уменьшить расходы» | Ищет страницы со словами «уменьшить» и «расходы» | Найдёт также статьи про «оптимизацию бюджета» и «снижение затрат» |
| «Болит голова» | Только страницы с этими словами | Найдёт также «мигрень», «головная боль», «цефалгия» |
| «Python ошибка при чтении файла» | Совпадение по ключевым словам | Найдёт решения с другими формулировками проблемы |
Где используется
- RAG-системы — поиск релевантных документов для подачи в LLM
- Поисковые движки — Google, Яндекс используют семантику наряду с ключевыми словами
- Корпоративный поиск — поиск по внутренним документам компании
- Рекомендательные системы — подбор похожих товаров, статей, фильмов
Связанные термины
- Косинусное сходство — метрика, используемая для сравнения смысловой близости
- Эмбеддинг — числовое представление текста, основа семантического поиска
- RAG — архитектура, активно использующая семантический поиск