„Mysleli jste“ (did you mean, DYM) je funkce vyhledávání, která navrhne opravený dotaz, když se zdá, že je zadání s překlepem nebo neobvyklé. Opírá se o míry podobnosti mezi slovy, jazykové modely a analýzu častých dotazů. Příklad: kdo do internetového obchodu napíše „kavovar espreso“, uvidí „Mysleli jste: kávovar espresso?“. Funkce snižuje počet prázdných stránek s výsledky, a tím zlepšuje zkušenost s vyhledáváním.
Agenti, postupy a šablony v jednom pracovním prostoru – 24hodinové demo zdarma.
Spustit demoFuzzy matching nachází záznamy, které jsou podobné, ale ne zcela shodné – například kvůli překlepům, zkratkám nebo odlišnému pravopisu. Opírá se o míry podobnosti, jako je Levenshteinova vzdálenost, která počítá, kolik znaků je třeba změnit. Typické využití je hledání duplicit v adresních a zákaznických datech: „Novák s.r.o., Hlavní 5“ a „Novák, spol. s r.o., Hlavní ul. 5“ jsou rozpoznány jako pravděpodobně stejný záznam.
Rozšíření dotazu automaticky přidává k vyhledávacímu dotazu související pojmy, aby se našly i relevantní dokumenty používající jiné formulace. Typickými doplňky jsou synonyma, zkratky, tvary slov nebo překlady: hledání „storno“ pak může najít i texty o „ukončení smlouvy“. Je to užitečné zejména u vyhledávání podle klíčových slov, ale přidá-li se příliš mnoho nebo nevhodné pojmy, může se snížit přesnost. Rozšířené dotazy dnes často generují jazykové modely.
Vyhledávání s AI označuje způsoby vyhledávání, které využívají AI k pochopení záměru dotazu, vážení výsledků a často k vytvoření souhrnné odpovědi se zdroji, místo prostého seznamu odkazů. Technicky využívají vyhledávání podle klíčových slov, vektorové vyhledávání nad embeddingy nebo jejich kombinaci, často následované jazykovým modelem. Příkladem jsou odpovídací vyhledávače na webu a interní vyhledávání ve znalostech, které zaměstnancům pomáhá najít, co potřebují, v příručkách a směrnicích.
Vyhledávání informací zahrnuje metody, které ve velkém množství textu najdou dokumenty nebo úryvky odpovídající dotazu a seřadí je podle relevance. Klasické přístupy, například BM25, váží hledané výrazy podle toho, jak často a jak vzácně se vyskytují; novější přidávají sémantickou podobnost. Je základem vyhledávačů, podnikového vyhledávání a generování rozšířeného o vyhledávání (RAG), v němž jazykový model používá nalezené úryvky jako podklad pro svou odpověď.
