¿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.
- 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.
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.
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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.
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¿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.
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Ejemplos de búsqueda semántica
La búsqueda semántica ofrece resultados basados en el contexto geográfico del usuario, el historial de búsqueda pasado del usuario y la intención del usuario.
La personalización usa las búsquedas e interacciones previas de quien busca para determinar la relevancia y clasificación de la respuesta. La búsqueda semántica también puede reclasificar los resultados según cómo otros usuarios han interactuado con las respuestas que ha extraído. Por ejemplo, cuando escribes "restaurantes" en tu motor de búsqueda, producirá resultados que están en tu área.
Con una mejor comprensión de la intención del usuario, la búsqueda semántica puede responder a una búsqueda como "Creuset comparado con hornos holandeses Staub" con contenido que prioriza las comparaciones de productos dado que esa es la intención del usuario. La búsqueda semántica reconocerá la intención detrás de "mejores ofertas de Staub" o "descuentos Creuset" como intención de compra y ofrecerá respuestas acorde.
Otro ejemplo es el texto predictivo. A medida que escribes una búsqueda en una barra de búsqueda, usa la búsqueda semántica para completar la búsqueda y sugerir términos de búsqueda relevantes basados en el contexto, las búsquedas comunes y el historial de búsqueda pasado.
Beneficios de la búsqueda semántica
La búsqueda semántica beneficia a las empresas y sus clientes mejorando la experiencia de búsqueda.
Más fácil de usar para los clientes
Los clientes pueden no recordar la jerga o los nombres específicos de los productos. La búsqueda semántica permite a los clientes escribir consultas de búsqueda vagas y obtener resultados específicos. Los clientes también pueden buscar usando una descripción para encontrar el nombre. Por ejemplo, puedes descubrir una canción si buscas la letra que conoces y encuentras el título.
Como la búsqueda semántica interpreta el significado teniendo en cuenta la intención y el contexto, la experiencia del lado del cliente se siente más como una interacción humana.
Los conceptos son más robustos que las palabras clave
Al hacer coincidir conceptos en lugar de palabras clave, la búsqueda semántica produce resultados más precisos. A través de las incrustaciones dimensionales, un vector representa una palabra como un concepto. "Automóvil" ya no se vincula solo con "automóvil" o "automóviles", también se relaciona con "conductor", "seguro", "cubiertas", "eléctrico", "híbrido", etc., porque esas palabras están vinculadas al vector de "automóvil".
Entonces, la búsqueda semántica que está impulsada por la búsqueda de vectores se expande sobre el concepto de simplemente buscar coincidencias de palabras clave representadas por tokens.
Mejor para la empresa
Al comprender la intención del usuario, la búsqueda semántica puede impulsar las ventas y la satisfacción del cliente. La intención del usuario puede ser informativa, transaccional, de navegación o comercial. Comprender la intención permite a un motor de búsqueda cumplir mejor las necesidades del cliente. Esto mejora la relación del cliente con la marca, lo que es mejor para la empresa.
Búsqueda 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.
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