Glosar

„Ați vrut să spuneți...” (DYM)

Ce este „Ați vrut să spuneți...” (DYM)?

„Ați vrut să spuneți...” (Did you mean, DYM) este o funcție de căutare care sugerează o interogare corectată atunci când textul introdus pare greșit scris sau neobișnuit. Se bazează pe măsuri de similitudine între cuvinte, pe modele lingvistice și pe analiza căutărilor frecvente. Exemplu: cine tastează „aparat de cafia” într-un magazin online vede „Ați vrut să spuneți: aparat de cafea?”. Funcția reduce paginile fără rezultate și îmbunătățește astfel experiența de căutare.

Subiecte

căutare
corectarea ortografiei
ghidarea utilizatorului

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

Potrivirea aproximativă (fuzzy matching)

Potrivirea aproximativă (fuzzy matching) găsește intrări asemănătoare, dar nu identice – de exemplu din cauza greșelilor de tastare, a abrevierilor sau a ortografiilor diferite. Se bazează pe măsuri de similitudine, precum distanța Levenshtein, care numără câte caractere trebuie modificate. O utilizare tipică este găsirea dublurilor în datele de adrese și de clienți: „Popescu SRL, Str. Mare 5” și „Popescu S.R.L., Strada Mare 5” sunt recunoscute ca probabil aceeași înregistrare.

curățarea datelor
dubluri
+1

Șablon

Extinderea interogării (query expansion)

Extinderea interogării adaugă automat termeni înrudiți la o interogare de căutare, astfel încât să fie găsite și documentele relevante care folosesc alte formulări. Adaosurile tipice sunt sinonime, abrevieri, forme ale cuvintelor sau traduceri: o căutare după „reziliere” ar putea găsi astfel și texte despre „încetarea contractului”. Este util mai ales la căutarea după cuvinte-cheie, dar poate reduce precizia dacă se adaugă prea mulți termeni sau termeni nepotriviți. Astăzi, pentru generarea interogărilor extinse se folosesc adesea modele lingvistice.

căutare
sinonime
+1

Căutare IA

Căutarea IA desemnează metodele de căutare care folosesc IA pentru a sesiza intenția din spatele unei interogări, a pondera rezultatele și, adesea, a genera un răspuns rezumat cu surse, în loc de o simplă listă de linkuri. Din punct de vedere tehnic, folosesc căutarea după cuvinte-cheie, căutarea vectorială pe embedding-uri sau o combinație a celor două, urmate frecvent de un model lingvistic. Exemple sunt motoarele de răspunsuri de pe web și căutarea internă în cunoștințe, care ajută angajații să găsească ce au nevoie în manuale și regulamente.

Căutare
Cunoștințe
+1

Regăsirea informațiilor

Regăsirea informațiilor (information retrieval) cuprinde metodele care găsesc, într-un volum mare de text, documentele sau pasajele ce corespund unei interogări și le ordonează după relevanță. Abordările clasice, precum BM25, ponderează termenii de căutare după cât de des și cât de rar apar; cele mai noi adaugă similitudinea semantică. Stă la baza motoarelor de căutare, a căutării în întreprindere și a retrieval-augmented generation, în care un model lingvistic folosește pasajele regăsite ca bază pentru răspunsul său.

Căutare
BM25
+1