Naudodami briaunų paiešką, naudotojai palaipsniui susiaurina rezultatus filtrais, sudarytais iš turinio požymių – pavyzdžiui, kategorijos, kainos, prekių ženklo, datos ar autoriaus. Kiekviena briauna paprastai rodo, kiek rezultatų liko. Šis metodas žinomas iš internetinių parduotuvių, bet taip pat naudojamas bibliotekose, intranetuose ir dokumentų archyvuose, kad dideli rinkiniai taptų valdomi be tikslių paieškos terminų.
Agentai, srautai ir šablonai vienoje darbo srityje – nemokama 24 valandų demonstracinė versija.
Pradėti demonstracijąInformacijos paieška apima metodus, kurie dideliame teksto kiekyje randa užklausą atitinkančius dokumentus ar ištraukas ir surikiuoja jas pagal aktualumą. Klasikiniai metodai, tokie kaip BM25, paieškos terminus sveria pagal tai, kaip dažnai ir kaip retai jie pasitaiko; naujesni prideda semantinį panašumą. Ji yra paieškos sistemų, įmonių paieškos ir paieška papildyto generavimo pagrindas, kai kalbos modelis rastas ištraukas naudoja kaip atsakymo pagrindą.
DI paieška reiškia paieškos metodus, kurie naudoja DI užklausos tikslui suprasti, rezultatams sverti ir dažnai sugeneruoti apibendrintą atsakymą su šaltiniais, o ne paprastą nuorodų sąrašą. Techniškai jie naudoja raktažodžių paiešką, vektorinę paiešką pagal įterptis arba jų derinį, dažnai su paskesniu kalbos modeliu. Pavyzdžiai: atsakymų varikliai internete ir vidinė žinių paieška, padedanti darbuotojams rasti, ko jiems reikia, vadovuose ir politikose.
Užklausos išplėtimas automatiškai prideda susijusių terminų prie paieškos užklausos, kad būtų rasti ir kitaip suformuluoti svarbūs dokumentai. Tipiniai papildymai: sinonimai, santrumpos, žodžių formos ar vertimai: ieškant „atšaukimas“ gali būti rasti ir tekstai apie „sutarties nutraukimą“. Tai ypač naudinga ieškant pagal raktažodžius, tačiau pridėjus per daug ar netinkamų terminų gali sumažėti tikslumas. Šiandien išplėstoms užklausoms generuoti dažnai naudojami kalbos modeliai.
Informatikoje ontologija yra formalus dalykinės srities modelis, aiškiai apibrėžiantis sąvokas, jų savybes ir ryšius tarp jų. Tai leidžia žmonėms ir mašinoms nuosekliai interpretuoti duomenis ir daryti iš jų išvadas. Ontologijos yra daugelio žinių grafų, semantinės paieškos sistemų ir duomenų integravimo projektų pagrindas. Pavyzdys: produktų ontologija nurodo, kad „elektrinis dviratis“ yra „dviratis“ ir turi „bateriją“.
