Vektorsuche

Suche nach semantischer Bedeutung mit Embeddings: numerische Darstellungen von Text, die Bedeutung erfassen.

In depth

Produkte, Fragen und Richtlinien werden von einem Embedding-Modell in hochdimensionale Vektoren konvertiert. Eine Abfrage wird auf die gleiche Weise konvertiert. Die Suche findet die nächsten Vektoren im Raum. Dies ermöglicht es, dass 'Geschenk für Papa' Werkzeuge, Grillzubehör oder Kopfhörer ohne Schlüsselwort-Überlappung zurückgibt.

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Hybride Suche
Eine Produktsuchstrategie, die semantische (Vektor-)Suche mit Schlüsselwort-(BM25-)Suche kombiniert und die Ergebnisse fusioniert.
BM25
Ein klassischer schlüsselwortbasierter Ranking-Algorithmus. Bewertet Dokumente danach, wie oft Abfragetermine vorkommen, gewichtet nach Seltenheit.
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