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¿Qué es la búsqueda semántica?
La búsqueda semántica consiste en buscar contenidos utilizando el lenguaje natural, exactamente como lo hace Google. Cuando se utiliza la búsqueda semántica, no es necesario buscar palabras clave exactas (también conocida como búsqueda por palabras clave), ya que la IA es capaz de entender tu petición e interpretarla.
Supongamos que usted es un distribuidor de impresoras HP y que tiene miles de documentos como descripciones técnicas de impresoras, precios, condiciones de servicio... ¿Quizás quiere facilitar la búsqueda de estos documentos en su sitio web de e-shopping? Vea estos 3 breves documentos como ejemplo:
Every HP LaserJet comes with a one-year HP commercial warranty (or HP Limited Warranty).
HP LaserJet ; Lowest cost per page on mono laser printing. · $319.99 ; Wireless options available. · $109.00 ; Essential management features. · $209.00.
Ahora, imagine que uno de sus clientes hace la siguiente pregunta en su sitio web de comercio electrónico:
How long is the warranty on the HP Color LaserJet Pro?
El modelo de IA de búsqueda semántica devolverá lo siguiente en un abrir y cerrar de ojos:
Every HP LaserJet comes with a one-year HP commercial warranty (or HP Limited Warranty).
¿Tal vez su cliente no formuló una pregunta correctamente formada? No hay problema, una consulta como ésta también funcionaría:
period warranty HP Color LaserJet Pro
Como puedes ver, la búsqueda semántica es mucho más avanzada que la búsqueda tradicional por palabras clave, ya que puedes hacer preguntas en lenguaje natural como harías con un humano. Además, la IA de búsqueda semántica es muy buena realizando desambiguación (entendiendo el significado de una palabra gracias a su contexto).
La búsqueda semántica es una muy buena solución cuando se trata de buscar y responder a preguntas sobre sus propios datos, porque es rapidísima y precisa.
Si desea responder a preguntas sobre un gran corpus de conocimiento de dominio interno, es posible que desee configurar un sistema de Generación Aumentada de Recuperación (RAG). En ese caso, lea nuestro artículo dedicado a la RAG: léalo aquí.
La búsqueda semántica puede lograrse poblando una base de datos vectorial con incrustaciones, que es el enfoque que utilizan proveedores de bases de datos vectoriales como Pinecone o Milvus. Pero para obtener los tiempos de respuesta más avanzados, querrá crear su propio modelo de búsqueda semántica e implementarlo en una GPU, que es lo que hacemos en NLP Cloud.
