Nella ricerca a faccette l’utente restringe i risultati passo dopo passo tramite filtri basati sulle caratteristiche dei contenuti, come categoria, prezzo, marca, data o autore. Ogni faccetta di solito indica quanti risultati restano. Il principio è noto dai negozi online, ma si usa anche in biblioteche, intranet e archivi documentali per rendere gestibili grandi raccolte senza conoscere i termini esatti.
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Avvia demoIl recupero dell'informazione (information retrieval) comprende i metodi che, in grandi raccolte di testi, trovano i documenti o i passaggi pertinenti a una richiesta e li ordinano per rilevanza. Approcci classici come BM25 pesano i termini in base a frequenza e rarità; quelli più recenti aggiungono la somiglianza semantica. È alla base di motori di ricerca, ricerca aziendale e retrieval-augmented generation, in cui un modello linguistico usa i passaggi trovati come fonte della risposta.
La ricerca IA indica metodi di ricerca che usano l'IA per cogliere l'intento di una richiesta, ponderare i risultati e spesso generare una risposta sintetica con fonti invece di un semplice elenco di link. Tecnicamente si basano su ricerca per parole chiave, ricerca vettoriale tramite embedding o una combinazione, spesso seguita da un modello linguistico. Esempi sono i motori di risposta sul web e le ricerche interne che aiutano i collaboratori a trovare informazioni in manuali e regolamenti.
L'espansione della query (query expansion) aggiunge automaticamente a una ricerca termini correlati, così da trovare anche documenti pertinenti che usano parole diverse. Si aggiungono tipicamente sinonimi, abbreviazioni, forme flesse o traduzioni: chi cerca «disdetta» trova allora anche testi su «recesso dal contratto». È utile soprattutto nella ricerca per parole chiave, ma può ridurre la precisione se si aggiungono termini troppo numerosi o inadatti. Oggi spesso sono i modelli linguistici a generare le query ampliate.
In informatica un’ontologia è un modello formale di un dominio: definisce in modo univoco concetti, proprietà e relazioni tra di essi. Ciò consente a persone e macchine di interpretare i dati in modo coerente e di trarne conclusioni. Le ontologie sono alla base di molti grafi della conoscenza, ricerche semantiche e integrazioni di dati. Esempio: in un’ontologia di prodotto si stabilisce che una “e-bike” è una “bicicletta” e possiede una “batteria”.
