Słownik pojęć

Wyszukiwanie AI

Czym jest Wyszukiwanie AI?

Wyszukiwanie AI to metody wyszukiwania, które wykorzystują AI do uchwycenia intencji stojącej za zapytaniem, ważenia wyników i często generowania zwięzłej odpowiedzi ze źródłami zamiast zwykłej listy odnośników. Technicznie stosują wyszukiwanie słów kluczowych, wyszukiwanie wektorowe na embeddingach lub ich połączenie, często z modelem językowym na końcu. Przykłady to silniki odpowiedzi w internecie oraz wewnętrzne wyszukiwanie wiedzy, które pomaga pracownikom znajdować potrzebne informacje w instrukcjach i regulaminach.

Jak pomaga KI.ordo

KI.ordo przeszukuje zapisaną wiedzę na serwerze za pomocą wyszukiwania słów kluczowych BM25 i nie korzysta z wyszukiwania wektorowego ani opartego na embeddingach.

Dowiedz się więcej

Tematy

Wyszukiwanie
Wiedza
Retrieval

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo

← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Wyszukiwanie informacji (information retrieval)

Wyszukiwanie informacji (information retrieval) obejmuje metody znajdowania w dużym zbiorze tekstów dokumentów lub fragmentów pasujących do zapytania i porządkowania ich według trafności. Klasyczne podejścia, takie jak BM25, ważą szukane terminy według tego, jak często i jak rzadko występują; nowsze dodają podobieństwo semantyczne. Stanowi podstawę wyszukiwarek, wyszukiwania korporacyjnego i generowania wspomaganego wyszukiwaniem, w którym model językowy wykorzystuje znalezione fragmenty jako podstawę odpowiedzi.

Wyszukiwanie
BM25
+1

Generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG)

Generowanie wspomagane wyszukiwaniem łączy wyszukiwanie z generowaniem tekstu: przed udzieleniem odpowiedzi system przeszukuje zbiór wiedzy – na przykład instrukcje, regulaminy wewnętrzne lub FAQ – w poszukiwaniu istotnych fragmentów i przekazuje je modelowi językowemu jako kontekst. Odpowiedź opiera się więc na aktualnych treściach specyficznych dla firmy, a nie wyłącznie na wiedzy treningowej modelu. Ogranicza to zmyślone stwierdzenia, umożliwia prześledzenie źródeł i pozwala na aktualizacje bez ponownego trenowania.

RAG
wyszukiwanie wiedzy
+1

Wektor osadzenia (embedding)

Wektor osadzenia (embedding) to lista liczb reprezentująca znaczenie słowa, zdania lub dokumentu w taki sposób, że teksty o podobnej treści leżą blisko siebie. Dzięki temu można rozpoznać na przykład, że „wypowiedzenie” i „rozwiązanie umowy” są ze sobą powiązane, mimo że nie mają wspólnych słów. Embeddingi leżą u podstaw wielu systemów wyszukiwania semantycznego, usług rekomendacyjnych i aplikacji RAG; są obliczane przez specjalnie wytrenowane modele.

wektor
wyszukiwanie semantyczne
+1

Optymalizacja pod silniki generatywne (GEO)

Optymalizacja pod silniki generatywne (GEO) obejmuje działania, dzięki którym treści stają się widoczne w systemach wyszukiwania opartych na AI, takich jak ChatGPT, Perplexity czy przeglądy AI w wyszukiwarkach, i są przez nie cytowane jako źródło. Pojęcie pochodzi z pracy badawczej z 2023 roku. Kluczowe czynniki to jasne, bezpośrednio cytowalne odpowiedzi, przejrzysta struktura, potwierdzone fakty, aktualne informacje i rozpoznawalni autorzy. GEO uzupełnia klasyczną optymalizację pod kątem wyszukiwarek (SEO), a nie ją zastępuje.

wyszukiwanie AI
SEO
+1

Szablon