Pri fasetnem iskanju uporabniki rezultate korak za korakom zožujejo s filtri, zgrajenimi iz lastnosti vsebine – kot so kategorija, cena, znamka, datum ali avtor. Vsaka faseta običajno pokaže, koliko rezultatov ostane. Pristop je znan iz spletnih trgovin, uporablja pa se tudi v knjižnicah, intranetih in arhivih dokumentov, da so velike zbirke obvladljive brez natančnih iskalnih izrazov.
Agenti, poteki dela in predloge v enem delovnem prostoru – brezplačna 24-urna predstavitev.
Začni predstavitevIskanje informacij zajema metode, ki v veliki zbirki besedil najdejo dokumente ali odlomke, ki ustrezajo poizvedbi, in jih razvrstijo po ustreznosti. Klasični pristopi, kot je BM25, iskalne izraze uteže glede na to, kako pogosto in kako redko se pojavljajo; novejši dodajajo pomensko podobnost. Podlaga so iskalnikom, podjetniškemu iskanju in generiranju z dopolnjevanjem iz virov, pri katerem jezikovni model najdene odlomke uporabi kot osnovo za odgovor.
Iskanje z UI označuje iskalne metode, ki z UI razumejo namen poizvedbe, uteže rezultate in pogosto namesto golega seznama povezav ustvarijo povzet odgovor z viri. Tehnično uporabljajo iskanje po ključnih besedah, vektorsko iskanje po vdelavah ali kombinacijo obojega, pogosto z jezikovnim modelom na koncu. Primeri so odgovorni iskalniki na spletu in notranje iskanje po znanju, ki zaposlenim pomaga najti, kar potrebujejo, v priročnikih in pravilnikih.
Razširitev poizvedbe iskalni poizvedbi samodejno doda sorodne izraze, tako da se najdejo tudi ustrezni dokumenti, ki uporabljajo drugačno izrazje. Tipični dodatki so sopomenke, kratice, besedne oblike ali prevodi: iskanje „odpoved“ lahko tako najde tudi besedila o „prekinitvi pogodbe“. To je še posebej koristno pri iskanju po ključnih besedah, vendar lahko zmanjša natančnost, če se doda preveč ali neprimernih izrazov. Danes se za ustvarjanje razširjenih poizvedb pogosto uporabljajo jezikovni modeli.
V računalništvu je ontologija formalni model predmetnega področja, ki jasno opredeljuje pojme, njihove lastnosti in odnose med njimi. Tako lahko ljudje in stroji podatke razlagajo dosledno in iz njih izpeljujejo sklepe. Ontologije so podlaga številnih grafov znanja, semantičnih iskalnih sistemov in projektov povezovanja podatkov. Primer: ontologija izdelkov določa, da je „električno kolo“ „kolo“ in ima „baterijo“.
