Гибридный поиск

Например, векторный поиск понимает, что «Как войти в мою организацию?» и «Как зарегистрироваться?» являются похожими запросами. Но векторный поиск может не понять, что поиск по “LaserPrinter TX 400” и “LaserPrinter TX 440” также похож, поскольку он плохо совпадает с числами или определенными терминами домена, например, LaserPrinter, что может сделать поиск по ключевым словам.

Гибридный поиск индексирует сведения в DMO или UDMO для извлечения соответствующих результатов. Перед созданием гибридного поискового индекса неструктурированные данные, хранящиеся в DMO и UDMO, разделяются на фрагменты. Разделение на фрагменты разбивает DMO и UDMO на управляемые семантически значимые единицы.

Далее индексация данных создает векторные вложения для векторного поискового индекса и поисковый индекс ключевых слов для DMO и UDMO. Вы управляете созданием, удалением и гидратацией поискового индекса посредством пользовательского интерфейса поискового индекса Data 360 и API.

При гибридном поиске векторный поисковый индекс запрашивается для извлечения информации на основе семантического сходства, а поисковый индекс ключевого слова - для извлечения информации на основе лексического сходства. Затем гибридный поиск объединяет и ранжирует результаты, предоставленные обоими типами поиска, чтобы создать лучший ответ. Можно также настроить дополнительные факторы ранжирования, например, регулярность или популярность записей, чтобы повлиять на результаты поиска.

После создания поискового индекса в Data 360 можно выполнить поиск по этим данным в приложениях, например, Конструкторе подсказок, агентах искусственного интеллекта или Tableau.

• Создание гибридного поискового индекса с расширенной настройкой
  Настройте гибридный поисковый индекс для объекта модели данных (DMO) или неструктурированного объекта модели данных (UDMO) для предоставления актуальных сведений генерирующим приложениям на основе искусственного интеллекта. Data 360 разделяет ссылочные данные на семантически связанные фрагменты и создает векторы, доступные для поиска, а потом создает векторный индекс и индекс ключевых слов.
• Выполнение гибридных поисковых запросов посредством Query API
  Используйте Query API для выполнения гибридного поиска в Data 360. Используйте эти примеры в качестве отправной точки.
• Выражения гибридного поискового запроса
  Расширьте гибридные поисковые запросы посредством полей предварительной фильтрации и присоединяйтесь к выражениям для доступа к полям.
• Рейтинг слияния гибридного поиска
  Рейтинг меняет порядок отображения результатов поиска, чтобы наиболее актуальные результаты для запроса пользователя были вверху. Гибридный поиск Data 360 извлекает результаты из двух индексов (ключевого слова и вектора) на основе сходства с запросом, а потом объединяет (сливает) результаты. Модель ранжирования потом переранжирует объединенные результаты.
• Влияние на рейтинг релевантности гибридного поиска
  Увеличьте точность результатов запросов поискового индекса и улучшите качество заявок RAG, отправив параметры релевантности. Используя SQL, можно отправить параметры конфигурации релевантности для поддерживаемых моделей ранжирования термоядерного синтеза и улучшить релевантность результата для вашего определенного сценария использования.
• Результаты автоматического сброса гибридного поиска
  Динамически фильтруйте результаты, отображающие резкое снижение рейтингов релевантности, чтобы повысить точность результатов поиска для напоминаний и сценариев использования RAG. Автоматическое перетаскивание гибридного поиска Data 360 - это метод фильтрации неактуальных результатов поиска, который может ввести в заблуждение приложения, использующие данные результаты, например, Конструктор подсказок.
• Рекомендации по гибридному поиску
  Повысьте релевантность гибридного поиска и поиска, разделив правильные поля фрагментами, выбрав поля предварительной фильтрации и добавив факторы ранжирования.
• Рекомендации по автоматическому сбросу функции гибридного поиска
  Используйте эти рекомендации для настройки автоматического сброса результатов гибридного поиска Data 360.