Semantisk søk (Semantic Search)

Semantisk søk henter informasjon ved å forstå betydningen og intensjonen bak en spørring, snarere enn å matche nøyaktige søkeord. Det tolker konsepter, kontekst, relasjoner mellom entiteter og synonymer slik at resultatene samsvarer med det brukeren faktisk mener. Alle LLM-er bruker dette i en viss grad.

Nøkkelelementer:

1. Kontekstuell forståelse – Modeller utleder betydningen av ord fra omkringliggende tekst. For eksempel kan «java» bety kaffe eller et programmeringsspråk avhengig av kontekst.
2. Synonym- og konseptmatching – Semantiske systemer behandler relaterte fraser som «bil» og «kjøretøy» som sammenhengende konsepter, noe som forbedrer gjenfinning utover bokstavelige treff.
3. Embeddings – Spørringer og dokumenter representeres ofte som vektorer i et høy-dimensjonalt rom. Lignende betydninger produserer vektorer som ligger nær hverandre, noe som muliggjør likhetsbasert gjenfinning.
4. Intensjonsgjenkjenning – Systemet utnytter språklige ledetråder for å avgjøre hva brukeren prøver å oppnå, ikke bare hvilke ord de skrev inn.
5. Entitets- og relasjonsbevissthet – Kunnskapsgrafer eller trente modeller kan gjenkjenne at «Einstein» er en person, en fysiker, og relatert til «relativitet».

Semantisk søk gir mer nøyaktige og nyttige resultater enn søkeordsøk fordi det samordner resultater med mening snarere enn tekstlig overlapp. Dette betyr også at teknikker som repetisjon av søkeord sakte mister sin effekt. Takk og lov for det.