¿Qué es la búsqueda semántica?

Descubre si una implementación lista para usar o personalizada es lo indicado para ti.

Definición de búsqueda semántica

La búsqueda semántica es una tecnología de motor de búsqueda que interpreta el significado de las palabras y las frases. Los resultados de una búsqueda semántica devolverán contenido que coincida con el significado de una búsqueda, en lugar de contenido que coincida literalmente con las palabras en la búsqueda.

La búsqueda semántica es un conjunto de capacidades de motor de búsqueda, que incluyen comprender palabras a partir de la intención de quien busca y su contexto de búsqueda.

Este tipo de búsqueda tiene como objetivo mejorar la calidad de los resultados de búsqueda interpretando el lenguaje natural de forma más precisa y en contexto. La búsqueda semántica logra esto haciendo coincidir la intención de búsqueda con el significado semántico gracias a la ayuda de tecnologías como el machine learning y la inteligencia artificial.

¿Cómo funciona la búsqueda semántica?

La búsqueda semántica está impulsada por la búsqueda de vectores, que habilita la búsqueda semántica para brindar contenido y clasificarlo conforme a la relevancia en contexto y la relevancia de la intención. La búsqueda de vectores codifica detalles de información buscable en campos de elementos o términos relacionados, o vectores, y luego compara los vectores para determinar cuáles son más similares.

Una búsqueda semántica habilitada para búsqueda de vectores produce resultados trabajando en ambos extremos del pipeline de búsqueda en simultáneo: cuando se lanza una búsqueda, el motor de búsqueda transforma la búsqueda en incrustaciones, que son representaciones numéricas de los datos y contextos relacionados. Se almacenan en vectores. El algoritmo kNN, o algoritmo de vecino más cercano k, busca coincidencias de los vectores de los documentos existentes (una búsqueda semántica involucra texto) con los vectores de búsqueda. Luego, la búsqueda semántica genera resultados y los clasifica conforme a la relevancia conceptual.

  1. Cuando se lanza una búsqueda, el motor de búsqueda transforma la búsqueda en incrustaciones, que son representaciones numéricas de los datos y contextos relacionados. Se almacenan en vectores.
  2. El algoritmo kNN, o algoritmo de vecino más cercano k, busca coincidencias de los vectores de los documentos existentes (una búsqueda semántica involucra texto) con los vectores de búsqueda.
  3. Luego, la búsqueda semántica genera resultados y los clasifica conforme a la relevancia conceptual.

Contexto
En la búsqueda semántica, el contexto puede referirse a cualquier información adicional, como la ubicación geográfica de quien busca, el contexto textual de las palabras en la búsqueda o el contenido del historial de búsqueda de quien busca.

La búsqueda semántica usa pistas de contexto a fin de determinar el significado de una palabra en un set de datos con millones de ejemplos. La búsqueda semántica también identifica qué otras palabras pueden usarse en contextos similares.

Por ejemplo, la búsqueda de "football" se referiría a "soccer" en los EE. UU., y a "football" en el Reino unido y otras partes del mundo. La búsqueda semántica distinguirá resultados basados en la ubicación geográfica del usuario.

Intención de quien busca
El rol de la búsqueda semántica es mejorar la experiencia del usuario. A fin de brindar los resultados más relevantes, interpreta la intención del usuario para comprender sus necesidades. ¿Quieren información? ¿Están intentando realizar una compra? Según la búsqueda y su contexto, la búsqueda semántica clasificará los resultados en orden de relevancia.

La búsqueda semántica también puede modificarse o mejorarse con una configuración de categorización de búsqueda, como ofrecer los productos mejor valorados primero y los calificados con menos puntos después.

Personaliza la experiencia de búsqueda del usuario

Diagram showing the steps of generative AI including vector representation and transforming into embedding

Búsqueda semántica en comparación con búsqueda de palabras clave

La diferencia entre la búsqueda semántica y la búsqueda de palabras clave es que la búsqueda de palabras clave devuelve resultados que coinciden palabra por palabra, palabras con sinónimos o palabras con palabras similares. La búsqueda semántica busca hacer coincidir el significado de las palabras en la búsqueda. En algunos casos, la búsqueda semántica puede no generar resultados con coincidencias de palabras exactas, pero sí lo hará con la intención del usuario.

Los motores de búsqueda de palabras clave usan expansión de búsqueda o herramientas de relajación, como sinónimos u omisiones de palabras. También usan procesamiento de lenguaje natural y comprenden las herramientas, como tolerancia a errores, tokenización y normalización. Por otro lado, la búsqueda semántica puede devolver resultados de búsqueda que busquen coincidencias de significado a través del uso de búsqueda de vectores.

Piensa en "leche con chocolate". Un motor de búsqueda semántica diferenciará entre "leche con chocolate" y "chocolate con leche". Si bien las palabras clave en la búsqueda son las mismas, el orden en el que están escritas afecta el significado. Como humanos, entendemos que chocolate con leche se refiere a una variedad de chocolate, mientras que leche con chocolate se refiere a leche con sabor a chocolate.

¿Por qué es importante la búsqueda semántica?

La búsqueda semántica es importante porque facilita una superficie de búsqueda más amplia. Como está impulsada por la búsqueda de vectores, la búsqueda semántica permite una experiencia de búsqueda más intuitiva, en donde el contexto y la intención de una búsqueda producen resultados.

Como los algoritmos de búsqueda semántica continúan "aprendiendo" con una variedad de indicadores de rendimiento clave (KPI), como tasas de conversión y tasas de rebote, la búsqueda semántica ayuda a aumentar la satisfacción de los usuarios.

Búsqueda de semántica con Elasticsearch

La plataforma Elasticsearch está equipada con soluciones de machine learning y AI, incluido un modelo de búsqueda semántico: Elastic Learned Sparse EncodeR o ELSER. Este modelo de NLP fue entrenado por Elastic para permitir la búsqueda semántica en una herramienta fácil de desplegar.

Elasticsearch almacena de forma segura tus datos para una búsqueda rápida, relevancia ajustada y analíticas poderosas que escalan de forma eficiente. Elasticsearch es el componente principal del Elastic Stack, un conjunto de herramientas gratuitas y abiertas para la ingesta, el enriquecimiento, el almacenamiento, el análisis y la visualización de datos.

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