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Che cos'è la ricerca semantica?
La ricerca semantica consiste nel cercare contenuti utilizzando il linguaggio naturale, esattamente come fa Google. Quando si utilizza la ricerca semantica, non è necessario cercare parole chiave esatte (note anche come ricerca per parole chiave), poiché l'intelligenza artificiale è in grado di comprendere la richiesta e interpretarla.
Supponiamo che siate un rivenditore di stampanti HP e che abbiate migliaia di documenti come descrizioni tecniche sulle stampanti, prezzi, termini di servizio... Forse volete rendere più facile la ricerca di questi documenti sul vostro sito di e-shopping? Consultate ad esempio questi 3 brevi documenti:
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.
Immaginate ora che uno dei vostri clienti ponga la seguente domanda sul vostro sito di e-shopping:
How long is the warranty on the HP Color LaserJet Pro?
Il modello di ricerca semantica dell'intelligenza artificiale restituirà quanto segue in un batter d'occhio:
Every HP LaserJet comes with a one-year HP commercial warranty (or HP Limited Warranty).
Forse il cliente non ha posto una domanda ben formulata? Nessun problema, anche una domanda come questa può funzionare:
period warranty HP Color LaserJet Pro
Come si può vedere, la ricerca semantica è molto più avanzata della tradizionale ricerca per parole chiave, in quanto è possibile porre domande in linguaggio naturale come si farebbe con un essere umano. Inoltre, l'intelligenza artificiale della ricerca semantica è molto brava a eseguire la disambiguazione (capire il significato di una parola grazie al suo contesto).
La ricerca semantica è un'ottima soluzione per la ricerca e la risposta alle domande sui propri dati, perché è estremamente veloce e precisa.
Se si desidera rispondere a domande su un ampio corpus di conoscenze interne al dominio, si potrebbe configurare un sistema di Retrieval Augmented Generation (RAG). In questo caso, leggete il nostro articolo dedicato a RAG: leggi qui.
La ricerca semantica può essere ottenuta popolando un database vettoriale con embeddings, che è l'approccio utilizzato dai fornitori di database vettoriali come Pinecone o Milvus. Ma per ottenere tempi di risposta più avanzati, è necessario creare il proprio modello di ricerca semantica e distribuirlo su una GPU, come facciamo noi di NLP Cloud.
