Comprenez l'intention, le contexte et le sens de l'utilisateur. Transformez vos applications avec une API de recherche basée sur l'IA qui va au-delà des mots-clés pour fournir des résultats vraiment pertinents.
La recherche sémantique, alimentée par l'IA, le Traitement du Langage Naturel (TLN) et les plongements vectoriels, révolutionne la récupération d'informations en comprenant l'intention et le contexte de l'utilisateur, et pas seulement les mots-clés.
Cette recherche basée sur l'IA va au-delà de la simple correspondance de mots-clés pour comprendre les requêtes conversationnelles (par exemple, 'veste chaude sans plumes'). En tirant parti de la recherche vectorielle et de la similarité sémantique, elle fournit des recommandations hautement pertinentes et personnalisées qui correspondent à la véritable intention du client, améliorant considérablement l'expérience utilisateur et les taux de conversion.
La recherche sémantique transforme la récupération d'informations internes au sein des grandes organisations. Les employés peuvent poser des questions en langage naturel, et un système de recherche contextuelle, souvent basé sur un graphe de connaissances et des plongements vectoriels, peut instantanément trouver les paragraphes les plus pertinents dans de vastes dépôts de documents, améliorant la productivité et le partage des connaissances.
C'est un composant essentiel des systèmes modernes de réponse aux questions et d'automatisation du support client. En comprenant le sens derrière la requête d'un utilisateur, l'IA conversationnelle peut fournir des réponses précises. Ceci est crucial pour la Génération Augmentée par Récupération (RAG), où un Grand Modèle de Langage (LLM) utilise la recherche sémantique pour trouver des données factuelles dans une base de connaissances avant de générer une réponse utile.
Les plateformes médiatiques utilisent la recherche neuronale pour stimuler la découverte de contenu. Le système analyse le sens conceptuel des articles, vidéos ou chansons et utilise la similarité sémantique pour recommander de nouveaux contenus qui correspondent aux intérêts nuancés d'un utilisateur, allant bien au-delà des simples balises pour créer un parcours plus engageant et personnalisé.
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