注: 以下の翻訳の正確性は検証されていません。AIPを利用して英語版の原文から機械的に翻訳されたものです。
概要
セマンティック検索は、キーワードやその他の従来の検索方法に依存するのではなく、固有の意味や文脈に基づいてテキストを検索する方法です。
セマンティック検索は、AIモデルを使用してテキストをベクトルに変換することで達成されます。これらのベクトルは数値の配列であり、「埋め込み」と呼ばれます。モデルが効果的であれば、N次元空間で互いに近いベクトルは、類似した基礎的またはセマンティックな意味を持つものです。たとえば、「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近く、「呼吸器」のベクトルよりも近くなります。
埋め込まれたテキストが特定のオブジェクトに関連付けられている場合、オントロジー内で、検索駆動の運用ワークフローが非常に有用になります。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、N次元空間で最も近いベクトルを見つけることに他なりません。
セマンティック検索に関連するトピックについては、以下のドキュメントページを参照してください：