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セマンティック検索
セマンティック検索は、キーワードや従来の検索方法だけに頼るのではなく、テキスト自体の意味やコンテキスト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「埋め込み」と呼ばれる数値の配列、つまりベクトルに変換することで実現します。モデルが有効に機能していれば、それぞれサイズ N のベクトルのうち、N 次元空間で互いに近い位置にあるものは、根底にある意味や意味的な内容が類似しています。たとえば、「face mask」の埋め込みベクトルは、「respirator」よりも「face covering」の埋め込みベクトルに近くなります。
さらに、埋め込みに変換したテキストをオントロジー内の特定のオブジェクトに関連付けると、検索を起点とする業務ワークフローが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には、N 次元空間で最も近いベクトルを見つけるだけです。
セマンティック検索に関連するトピックについては、次のドキュメントページを参照してください。