API wyszukiwania semantycznego dla Retrieval Augmented Generation (RAG)

Czym jest wyszukiwanie semantyczne?

Wyszukiwanie semantyczne polega na wyszukiwaniu treści przy użyciu języka naturalnego, dokładnie tak, jak robi to Google. Korzystając z wyszukiwania semantycznego, nie musisz wyszukiwać dokładnych słów kluczowych (znanych również jako wyszukiwanie słów kluczowych), ponieważ sztuczna inteligencja jest w stanie zrozumieć Twoje zapytanie i zinterpretować je.

Załóżmy, że jesteś sprzedawcą drukarek HP i masz tysiące dokumentów, takich jak opisy techniczne drukarek, ceny, warunki świadczenia usług.... Może chcesz ułatwić wyszukiwanie tych dokumentów na swojej stronie internetowej? Zobacz na przykład te 3 krótkie dokumenty:

Wyobraź sobie teraz, że jeden z Twoich klientów zadaje następujące pytanie na Twojej stronie e-zakupów:

Model AI wyszukiwania semantycznego zwróci następujące wyniki w mgnieniu oka:

Może klient nie zadał prawidłowo sformułowanego pytania? Nie ma problemu, takie zapytanie również zadziała:

Jak więc widać, wyszukiwanie semantyczne jest znacznie bardziej zaawansowane niż tradycyjne wyszukiwanie słów kluczowych, ponieważ można zadawać pytania w języku naturalnym, tak jak w przypadku człowieka. Ponadto sztuczna inteligencja wyszukiwania semantycznego jest bardzo dobra w przeprowadzaniu ujednoznaczniania (rozumienia znaczenia słowa dzięki jego kontekstowi).

Wyszukiwanie semantyczne jest bardzo dobrym rozwiązaniem, jeśli chodzi o wyszukiwanie i odpowiadanie na pytania na własnych danych, ponieważ jest zarówno niezwykle szybkie, jak i dokładne.

Jeśli chcesz odpowiedzieć na pytania dotyczące dużego korpusu wewnętrznej wiedzy domeny, możesz skonfigurować system Retrieval Augmented Generation (RAG). W takim przypadku przeczytaj nasz dedykowany artykuł o RAG: przeczytaj tutaj.

Wyszukiwanie semantyczne można osiągnąć poprzez zapełnienie wektorowej bazy danych osadzeniami, co jest podejściem stosowanym przez dostawców wektorowych baz danych, takich jak Pinecone czy Milvus. Aby jednak uzyskać najbardziej zaawansowane czasy odpowiedzi, warto stworzyć własny model wyszukiwania semantycznego i wdrożyć go na GPU, co robimy w NLP Cloud.

Interfejs API wyszukiwania semantycznego NLP Cloud

NLP Cloud proponuje interfejs API wyszukiwania semantycznego, który umożliwia tworzenie własnej wyszukiwarki semantycznej na podstawie własnych danych biznesowych, a następnie przeprowadzanie wyszukiwania semantycznego po wyjęciu z pudełka, w oparciu o najlepsze modele Sentence Transformers.
Czas reakcji (opóźnienie) jest bardzo dobry dla tych modeli!

Więcej szczegółów można znaleźć w naszej dokumentacji dotyczącej wyszukiwania semantycznego tutaj.

Lokalne testowanie wyszukiwania semantycznego to jedno, ale niezawodne korzystanie z niego w środowisku produkcyjnym to zupełnie inna sprawa. Dzięki NLP Cloud możesz zrobić jedno i drugie!