„Нямахте ли предвид“ (did you mean, DYM) е функция за търсене, която предлага коригирана заявка, когато въведеното изглежда с правописна грешка или необичайно. Тя се основава на мерки за сходство между думи, езикови модели и анализ на често търсени неща. Пример: някой въвежда „кафемашна“ в онлайн магазин и вижда „Нямахте ли предвид: кафемашина?“. Функцията намалява празните страници с резултати и така подобрява търсенето.
Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.
Стартирайте демотоРазмитото съпоставяне (fuzzy matching) намира записи, които са сходни, но не са съвсем идентични – например поради правописни грешки, съкращения или различно изписване. То се основава на мерки за сходство като разстоянието на Левенщайн, което отброява колко знака трябва да се променят. Типично приложение е откриването на дубликати в адресни и клиентски данни: „Иванов ООД, ул. Витоша 5“ и „Иванов Ltd., улица Витоша № 5“ се разпознават като вероятно един и същ запис.
Разширяването на заявката автоматично добавя сродни термини към търсена заявка, така че да бъдат намерени и релевантни документи, които използват други формулировки. Типични добавки са синоними, съкращения, словоформи или преводи: търсене на „отказ“ може тогава да намери и текстове за „прекратяване на договор“. Това е особено полезно при търсене по ключови думи, но може да намали точността, ако се добавят твърде много или неподходящи термини. Днес за генериране на разширените заявки често се използват езикови модели.
ИИ търсене означава методи за търсене, които използват ИИ, за да разберат намерението зад дадена заявка, да претеглят резултатите и често да генерират обобщен отговор с източници, вместо обикновен списък с връзки. Технически те използват търсене по ключови думи, векторно търсене върху влагания или комбинация от двете, често последвани от езиков модел. Примери са отговарящите машини (answer engines) в мрежата и вътрешното търсене на знания, което помага на служителите да намират нужното в ръководства и политики.
Извличането на информация (information retrieval) обхваща методи за намиране на документите или откъсите в голям обем текст, които съответстват на дадена заявка, и за подреждането им по релевантност. Класически подходи като BM25 претеглят термините за търсене според това колко често и колко рядко се срещат; по-новите добавят семантично сходство. То е в основата на търсачките, корпоративното търсене и retrieval-augmented generation, при което езиков модел използва извлечените откъси като основа за отговора си.
