La ricerca ibrida combina la corrispondenza delle parole chiave con la comprensione semantica, consentendo di gestire sia le query esatte che le ricerche in linguaggio naturale all'interno di un unico sistema. Ciò migliora la pertinenza senza compromettere la precisione.

I vettori di ricerca sono rappresentazioni matematiche del testo, in questo caso sia delle query di ricerca che degli elementi indicizzati (prodotti, record, pagine ecc.). L’intelligenza artificiale si è sviluppata proprio sulla base dell’aritmetica vettoriale. I vettori comprendono il contesto del testo. Un motore di ricerca basato su parole chiave non saprebbe che “neve”, “freddo” e “inverno” sono concetti correlati, mentre i motori di ricerca basati su vettori comprendono queste relazioni e forniscono risultati migliori rispetto a quelli ottenuti utilizzando solo le parole chiave.

Neuralsearch è un motore di hashing neurale, ovvero un motore di elaborazione dei dati basato sull’intelligenza artificiale che utilizza reti neurali per comprimere i vettori di ricerca in hash che occupano solo un decimo della RAM e accelerano le query basate sull’intelligenza artificiale di diversi ordini di grandezza. Ciò ci consente di fornire una ricerca basata sull’intelligenza artificiale in millisecondi, su larga scala. Scopri di più sull’hashing neurale.

NeuralSearch rappresenta l'evoluzione della tecnologia di ricerca, combinando:

• Ricerca per parole chiave: risultati esatti in un batter d’occhio quando i clienti sanno esattamente cosa vogliono
• Comprensione semantica: comprensione basata sull'intelligenza artificiale in grado di riconoscere l'intento al di là delle parole chiave esatte
• Algoritmo di fusione NeuralScore: combina in modo intelligente i risultati di entrambi gli approcci per ottenere una pertinenza ottimale

Il risultato? Un'esperienza di ricerca che offre risultati migliori sia per le query più frequenti che per quelle di nicchia, aumentando le interazioni degli utenti e la loro soddisfazione su tutta la linea.

NeuralSearch aiuta i sistemi di intelligenza artificiale a ricavare risultati pertinenti dai vostri dati in tempo reale. Ciò garantisce che le esperienze conversazionali o generative si basino su informazioni accurate, rendendo le risposte più utili e affidabili.

Sì. È possibile regolare l'equilibrio tra il posizionamento basato sulle parole chiave e quello semantico, applicare filtri e testare diverse configurazioni per mantenere il controllo sulla pertinenza.

Molti sistemi di ricerca vettoriale danno priorità alla somiglianza semantica, ma possono causare ritardi o ridurre la precisione. NeuralSearch combina la comprensione semantica con la corrispondenza delle parole chiave per fornire risultati rapidi e accurati su larga scala.

NeuralSearch è in grado di integrare il comportamento reale degli utenti per migliorare i risultati nel tempo, contribuendo a dare priorità ai contenuti più performanti pur mantenendo il pieno controllo sul posizionamento.