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概要
意味検索は、キーワードや他の従来の検索方法に頼らず、テキストの固有の意味や文脈に基づいて検索する方法です。
意味検索は、AI モデルを使用してテキストをベクトル（数値の配列）に変換し、「埋め込み」と呼ばれるものを実現します。モデルが効果的であれば、N 次元空間で互いに近い N サイズのベクトルは、類似した根底的または意味的意味を持つものです。例えば、「フェイスマスク」の埋め込みベクトルは、「フェイスカバー」の埋め込みベクトルに、「レスピレーター」よりも近くなります。
埋め込まれたテキストが オントロジー の特定のオブジェクトに関連付けられている場合、ユーザーの検索駆動型の操作ワークフローははるかに有用になります。関連するエンティティや特定の検索クエリに関連するエンティティを見つけることは、単に N 次元空間で最も近いベクトルを見つけることです。
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