https://www.elastic.co/what-is/semantic-search Семантический поиск не ограничивается поверхностным подбором ключевых слов. Данная технология стремится улавливать истинный смысл пользовательского запроса и определять намерения, стоящие за формулировками. Для этого применяются нейросетевые модели, способные переводить любые фразы в векторные представления. Такое кодирование помогает системе «понимать» лексические нюансы, даже когда словесные формы в запросе и документе отличаются. Кроме того, такой тип поиска способен учитывать контекст запроса. Например: 🟣географическое положение 🟣особенности устройства 🟣операционную систему 🟣время суток и т.п. Всё это может влиять на итоговую выдачу. Например, запрос «футбол» в Северной и Южной Америке приведёт к разным результатам, поскольку в одних странах под этим понимают европейский вариант игры, а в других — американскую разновидность. Один из популярных инструментов - Elasticsearch. Он поддерживает семантический поиск, предоставляя возможность ориентироваться не только на совпадающие термины, но и на их «семантическую близость». В их статье хорошо описаны принципы работы с векторным индексированием, подход поиска ближайших соседей (kNN), а ещё рассматривается предобученная модель ELSER, помогающая более точно интерпретировать содержание. Level: medium Tags: #ML #search