La recherche hybride combine la correspondance par mots-clés et la compréhension sémantique, permettant ainsi de gérer à la fois les requêtes exactes et les recherches en langage naturel au sein d'un seul système. Cela améliore la pertinence sans sacrifier la précision.

Les vecteurs de recherche sont des représentations mathématiques du texte, ici à la fois des requêtes de recherche et des éléments indexés (produits, enregistrements, pages, etc.). L'intelligence artificielle repose sur l'arithmétique vectorielle. Les vecteurs comprennent le contexte du texte. Un moteur de recherche par mots-clés ne saurait pas que « neige », « froid » et « hiver » sont des concepts liés, contrairement aux moteurs de recherche vectoriels qui comprennent ces relations et fournissent ainsi de meilleurs résultats.

Neuralsearch est un moteur de hachage neuronal, un moteur de traitement de données basé sur l'IA qui utilise des réseaux neuronaux pour compresser les vecteurs de recherche en hachages consommant dix fois moins de RAM et accélérant considérablement les requêtes IA. Cela nous permet de proposer des recherches IA en quelques millisecondes, à grande échelle. En savoir plus sur le hachage neuronal .

NeuralSearch représente l'évolution de la technologie de recherche, combinant :

• Recherche par mots clés : Correspondances exactes ultra-rapides lorsque les clients savent précisément ce qu'ils veulent
• Compréhension sémantique : une compréhension basée sur l’IA qui reconnaît l’intention au-delà des mots-clés exacts.
• Algorithme de fusion NeuralScore : combine intelligemment les résultats des deux approches pour une pertinence optimale

Le résultat ? Une expérience de recherche qui offre de meilleurs résultats aussi bien pour les requêtes fréquentes que pour les recherches de niche, ce qui améliore globalement les interactions et la satisfaction des utilisateurs.

NeuralSearch aide les systèmes d'IA à extraire des résultats pertinents de vos données en temps réel. Ainsi, les expériences conversationnelles ou génératives s'appuient sur des informations précises, ce qui rend les réponses plus utiles et fiables.

Oui. Vous pouvez ajuster l'équilibre entre le classement par mots clés et le classement sémantique, appliquer des filtres et tester différentes configurations pour garder le contrôle sur la pertinence.

De nombreux systèmes de recherche vectorielle privilégient la similarité sémantique, mais peuvent engendrer une latence ou une perte de précision. NeuralSearch combine la compréhension sémantique et la correspondance par mots-clés pour fournir des résultats rapides et précis à grande échelle.

NeuralSearch peut intégrer le comportement réel des utilisateurs pour améliorer les résultats au fil du temps, permettant ainsi de prioriser les éléments les plus performants tout en conservant un contrôle total sur le classement.