In depth
Semantische Suche verwendet ein Sprachmodell, um die Frage eines Käufers in eine numerische Darstellung (ein Embedding) umzuwandeln, die die Bedeutung erfasst, und vergleicht sie dann mit derselben Art von Darstellung für jedes Produkt im Katalog. Die nächstgelegenen Bedeutungsübereinstimmungen erscheinen, unabhängig davon, ob der Käufer dieselben Wörter wie die Produktbeschreibung verwendet hat. Das löst die klassische Schwäche der Schlüsselwortsuche, bei der eine Anfrage wie „Geschenk für ein 10-jähriges Kind, das Dinosaurier liebt" nichts Nützliches liefert, weil der Katalog diese Wörter nicht wörtlich enthält. Emporiqa führt semantische Suche über Ihren synchronisierten Katalog aus, danach ordnet ein Reranking-Modell die besten Kandidaten neu, sodass der Treffer, der der Frage am nächsten kommt, ganz oben steht.
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