琪觅公司网站开发网上商城推广13种方法
语义搜索定义
语义搜索是一种解释单词和短语含义的搜索引擎技术。 语义搜索的结果将返回与查询含义匹配的内容，而不是与查询中的单词字面匹配的内容。
语义搜索是一组搜索引擎功能，其中包括根据搜索者的意图及其搜索上下文理解单词。
此类搜索旨在通过更准确地结合上下文解释自然语言来提高搜索结果的质量。 语义搜索借助机器学习和人工智能等技术，通过将搜索意图与语义进行匹配来实现这一目标。
语义搜索如何工作？
语义搜索由向量搜索提供支持，这使得语义搜索能够根据上下文相关性和意图相关性来交付内容并对其进行排名。 向量搜索将可搜索信息的详细信息编码到相关术语或条目或向量的字段中，然后比较向量以确定哪些最相似。
支持向量搜索的语义搜索通过同时在查询管道的两端工作来生成结果：启动查询时，搜索引擎将查询转换为嵌入，嵌入是数据和相关上下文的数字表示。 它们存储在向量中。 然后，kNN 算法或 k 最近邻算法将现有文档（语义搜索涉及文本）的向量与查询向量进行匹配。 然后语义搜索生成结果并根据概念相关性对它们进行排名。
- 当发起查询时，搜索引擎会将查询转换为嵌入，即数据和相关上下文的数字表示。 它们存储在向量中。
- 然后，kNN 算法或 k 最近邻算法将现有文档（语义搜索涉及文本）的向量与查询向量进行匹配。
- 然后语义搜索生成结果并根据概念相关性对它们进行排名。
上下文
在语义搜索中，上下文可以指任何附加信息，例如搜索者的地理位置、查询中单词的文本上下文或搜索者搜索历史的上下文。
语义搜索使用上下文线索来确定包含数百万个示例的数据集中单词的含义。 语义搜索还可以识别在类似上下文中可以使用哪些其他单词。
例如，搜索 “football” 在美国意味着 “soccer”，而在英国和世界其他地区则意味着 “football”。 语义搜索将根据用户的地理位置来区分结果。
搜索者意图
语义搜索的作用是改善用户体验。 为了提供最相关的结果，它解释用户的意图以了解他们的需求。 他们想要信息吗？ 他们是否试图购买？ 根据查询及其上下文，语义搜索将按相关性顺序对结果进行排名。
还可以通过查询分类设置来修改或改进语义搜索，例如首先生成评分最高的产品，然后再生成评分最低的产品。
个性化用户的搜索体验
语义搜索与关键字搜索
语义搜索和关键字搜索之间的区别在于，关键字搜索返回单词与单词、单词与同义词或单词与相似单词匹配的结果。 语义搜索看起来与查询中单词的含义相匹配。 在某些情况下，语义搜索可能不会生成与直接单词匹配的结果，但它会匹配用户的意图。
关键字搜索引擎使用查询扩展或放松工具，例如同义词或单词省略。 他们还使用自然语言处理和理解工具，例如拼写错误容忍、标记化和规范化。 另一方面，语义搜索能够通过使用向量搜索返回与含义匹配的查询结果。
考虑一下 “chocolate milk”。 语义搜索引擎将区分 “chocolate milk” 和 “milk chocolate”。 尽管查询中的关键字相同，但它们的书写顺序会影响含义。 作为人类，我们理解的牛奶巧克力是指各种巧克力，而巧克力牛奶则是巧克力口味的牛奶。
为什么语义搜索很重要？
语义搜索很重要，因为它有利于更广泛的搜索范围。 由于它由向量搜索提供支持，语义搜索可实现更直观的搜索体验，其中查询的上下文和意图会产生结果。
由于语义搜索算法不断 “学习” 各种关键绩效指标 (KPI)，例如转化率和跳出率，因此语义搜索有助于提高用户满意度。
语义搜索的示例
语义搜索根据用户的地理环境、用户过去的搜索历史和用户意图提供结果。
个性化使用搜索者之前的搜索和交互来确定响应相关性和排名。 语义搜索还可以根据其他用户与它提取的响应的交互方式对结果进行重新排序。 例如，当你在搜索引擎中输入 “餐馆” 时，它将产生你所在地区的结果。
通过更好地理解用户意图，语义搜索可以响应 “Creuset vs. Staub dutch ovens” 之类的查询，并提供优先考虑产品比较的内容，因为这是用户的意图。 语义搜索会将 “best Staub deals” 或 “Creuset discounts” 背后的意图识别为购买意图并提供相应的响应。
另一个例子是预测文本。 当你在搜索栏中输入查询时，它会使用语义搜索来完成你的查询，并根据上下文、常见搜索和过去的搜索历史记录建议相关搜索词。
语义搜索的好处
语义搜索通过改善搜索体验使公司及其客户受益。
更方便客户使用
客户可能不记得行话，或回想起特定的产品名称。 语义搜索使客户能够输入模糊的搜索查询并获得特定的结果。 客户还可以使用描述进行搜索以发现其名称。 例如，你可以通过搜索你知道的歌词并找到标题来发现一首歌。
由于语义搜索通过考虑意图和上下文来解释含义，因此客户端的体验感觉更像是人类交互。
概念比关键字更强大
通过匹配概念而不是关键字，语义搜索会产生更准确的结果。 通过维度嵌入，向量将单词表示为概念。 “Car” 不再仅与 “car” 或 “cars” 匹配，它还与 “driver”、“insurance”、“tiers”、“electric”、“hybrid” 等匹配，因为这些词是相连的到 “car” 的向量。
因此，基于向量搜索的语义搜索扩展了简单匹配由标记表示的关键字的概念。
更适合商业
通过了解用户意图，语义搜索可以提高销售额和客户满意度。 用户意图可以是信息性的、事务性的、导航性的或商业性的。 了解意图可以使搜索引擎更好地满足客户需求。 这改善了客户与品牌的关系，这对业务来说更好。
使用 Elasticsearch 进行语义搜索
Elasticsearch 平台配备了机器学习和人工智能解决方案，包括语义搜索模型：Elastic Learned Sparse EncodeR（或 ELSER）。 该 NLP 模型经过 Elastic 训练，可在易于部署的工具中实现语义搜索。
Elasticsearch 安全地存储你的数据，以实现快速搜索、微调相关性以及可高效扩展的强大分析。 Elasticsearch 是 Elastic Stack 的核心组件，Elastic Stack 是一组用于数据摄取、丰富、存储、分析和可视化的免费开放工具。
了解有关 Elasticsearch 的更多信息
语义搜索资源
- 语义搜索：将搜索体验带入人工智能时代
- 深入了解自然语言处理 (NLP) 模型和 Elastic 向量搜索的基础知识
- 向量搜索的优势 – 以及 IT 领导者需要它来改善搜索体验的 5 个原因
- 观看此视频以了解有关向量搜索及其应用的更多信息
- 了解如何使用 Elastic 部署 NLP
- 使用 Elastic 掌握 kNN 搜索