Semantic search (семантический поиск) — метод, при котором система сопоставляет запрос и документы по смысловым представлениям, а не по совпадению слов, используя векторные модели.
Определение
Semantic search — это подход к поиску информации, основанный на сравнении смысловых представлений запроса и документов. В отличие от традиционного поиска по ключевым словам, семантический поиск сопоставляет значения, контекст и структуру текста. Документы рассматриваются как векторные объекты, и система определяет, насколько они близки к запросу в смысловом пространстве.
Такой подход позволяет находить релевантные материалы даже тогда, когда документ не содержит прямых совпадений по словам, но раскрывает запрашиваемую тему.
Как работает
Работа semantic search обычно включает несколько этапов:
- векторизация — модель преобразует запрос и документы в векторы фиксированной длины;
- индексация — векторы документов сохраняются в специализированном хранилище;
- поиск ближайших соседей — запросный вектор сравнивается с векторами документов;
- выбор кандидатов — система возвращает документы, расположенные ближе всего;
- re-ranking — мощная модель уточняет порядок лучших результатов.
Для векторизации используются модели, обученные на больших корпусах текстов. Они формируют представления, которые отражают контекст и смысл. Для поиска ближайших соседей применяют структуры, оптимизированные для быстрых операций: HNSW-графы, IVF-индексы и другие специализированные системы.
Где применяется
- Корпоративный поиск по документам и внутренним базам знаний.
- Поиск по инструкциям, отчётам, регламентам.
- Поиск в чатах и диалогах.
- Юридический анализ: сопоставление запросов с нормативной базой.
- Поиск по коду — нахождение функций, модулей и решений.
- Рекомендательные системы: подбор похожих материалов.
- Семантическая фильтрация контента и дублирование.
Практические примеры использования
В корпоративном поиске semantic search помогает находить документы даже тогда, когда необходимые формулировки отсутствуют в тексте. Модель сопоставляет смысл и возвращает фрагменты, наиболее близкие запросу.
В системах поддержки сотрудников используется поиск по смыслу, чтобы находить ответы в базах знаний. Пользователь задаёт вопрос в свободной форме, а система подбирает материалы, раскрывающие тему.
В разработке ПО semantic search применяется для поиска по коду: разработчик вводит описание функции, и система подбирает соответствующие участки проекта.
В юридических сценариях модель сопоставляет запрос с текстами законов и судебной практики, выделяя релевантные документы, даже если формулировки отличаются.
Преимущества и ограничения
- Плюс: поиск по смыслу, а не по словам.
- Плюс: высокая гибкость запросов.
- Плюс: работа с плохо структурированными документами.
- Плюс: возможность комбинировать с классическим поиском.
- Минус: качество сильно зависит от модели.
- Минус: возможны ошибки при неоднозначных запросах.
- Минус: необходимость поддерживать инфраструктуру векторного поиска.
- Минус: требуется периодическая переиндексация данных.
Связанные термины
- Vector search
- Embeddings
- Re-ranking моделей
- Cross-encoder
- Dual-encoder
- Semantic matching
- Document scoring