Semantic Search

Embeddings are used for semantic search | by converting text, such as queries | and documents, into high-dimensional vectors | that capture the underlying meaning | and context, rather than just exact words.
Embeddings được sử dụng cho tìm kiếm ngữ nghĩa | bằng cách chuyển đổi văn bản, chẳng hạn như truy vấn | và tài liệu, thành các vector đa chiều | nắm bắt ý nghĩa | và ngữ cảnh cơ bản, thay vì chỉ các từ chính xác.

These embeddings represent the semantic relationships | between words or phrases, allowing the system | to understand the query’s intent | and retrieve relevant information, | even if the exact terms don’t match.
Các embeddings này đại diện cho các mối quan hệ ngữ nghĩa | giữa các từ hoặc cụm từ, cho phép hệ thống | hiểu ý định của truy vấn | và truy xuất thông tin liên quan, | ngay cả khi các thuật ngữ chính xác không khớp.

Resources

• What is Semantic Search? (article)
• What is Semantic Search? - Cohere (video)

References

• https://roadmap.sh/ai-engineer (Node: Semantic Search)

← What are Embeddings · AI Engineer Roadmap · Recommendation Systems →