Jou ingenieursgroep moet semantiese soektog byvoeg. Jy hardloop Algolia. Hulle het net vektore bygevoeg. Jy aktiveer dit en wag vir die magie. In plaas daarvan kry jy drie maande van infrastruktuur hel. Die semantiese laag benodig verskillende data as jou sleutelwoordindeks: produkattributes, gebruikersgedragssignale, besigheidslogika. Elke relevansie tweak beteken om alles te herindeks. Hybride queryë het twee afsonderlike stelsels geraak, wat resultate in toepassingskode saamvoeg. U handhaaf parallelle infrastruktuur: Algolia vir die soektog, u dienste vir embeddings en personalisering, kleefkode wat hulle verbind. Drie maande later besef jy dat jy meer tyd spandeer om architektuurbeperkings te veg as om die soektogkwaliteit te verbeter. Dit is die oomblik waarop jy verstaan: jy voeg nie 'n funksie by nie. Watter sleutelwoorde soek is gebou vir Om te verstaan waarom dit gebeur, moet ons kyk na watter sleutelwoordsoek eintlik ontwerp is om op te los. Keyword soekenjins soos Algolia het 'n spesifieke probleem briljant opgelos: vinnige, presiese soeke oor gestruktureerde kataloge. Gegewe 'n soeke soos "rooi leerjasgrootte groot," gee onmiddellik presiese ooreenkomste terug, filter deur fasette (kleur, materiaal, grootte) en rang deur eenvoudige signale soos gewildheid of prys. Die oplossing (omgekeerde indekse met BM25-scoring) is elegant en doeltreffend. Bouw 'n soektafel om terme op dokumente te kaarteer, voeg statistiese gewig aan vir termfrequensie, laag op faceting, en jy het 'n stelsel wat pragtig skaal. Hierdie argitektuur maak perfekte sin vir klassieke e-handelssoek, dokumentasie-soekups, katalogusse. sleutelwoordsoek bied presiese ooreenkomste, vinnige faceting en voorspelbare posisie met indrukwekkende doeltreffendheid. Die probleem is nie dat sleutelwoord soek slegte tegnologie is nie. Die basiese vereistes het verskuif. Soek gebruik om te beteken "vind dokumente wat ooreenstem met hierdie sleutelwoorde." Nou beteken dit "verstaan bedoeling oor verskeie signale en rangorde deur komplekse, konteksrelevansie." Dit is nie 'n kenmerk gaping nie. Dit is 'n argitekturele mismatch. Die infrastruktuur wat sleutelwoord soek vinnig en betroubaar gemaak het, is wat AI-native soek ingewikkeld maak. Die AI Native Search Shift Hierdie argitektuurlike mismatch is nie teoretiese nie. Dit word gedryf deur 'n fundamentele verskuiwing in wat soektog eintlik beteken. Moderne soektogvragen is nie eenvoudige sleutelwoordsoekups nie. Nadat ChatGPT gestuur is, het Algolia se CTO gerapporteer dat dit twee keer soveel sleutelwoorde per soektog sien. Gebruikers verwag natuurlike taal. 'N soektog soos "comfortabele hardloopskoene vir marathonopleiding onder $ 150" soek nie vir sleutelwoordmatches nie. Dit verduidelik die bedoeling om semantiese begrip (wat maak skoene gemaklik vir marathons?), numeriese beperkings (prys), en kategoriese filters (produktype, gebruik geval). Dit is nie 'n geleidelike evolusie nie. Dit is 'n fase-verandering. Gebruikersverwagtinge het oor die nag verskuif. Die infrastruktuurkeuses wat jy vandag maak, bepaal jou soektog vir die volgende vyf jaar. Teams wat op AI-natiewe basies herbou, kan weke op relevansie herhaal. Teams wat sleutelwoordstelsels pas, spandeer maande op elke verbetering. Jou mededingers maak hierdie keuse nou. AI Native soek vereis: 
 
 
 
 
 
 Semantiese begrip oor ongestruktureerde teks, nie term matching nie Multi-signal-scoring kombineer embeddings, gedragsgegevens, besigheidsreëls en metadata in koherente ranking Persoonlike aanpassing van resultate aan gebruikers konteks en geskiedenis Multimodale rede om teks, beelde, gestruktureerde eienskappe en tydsignale te hanteer Kontinuïteer iterasie deur evalueringsloppe, nie konfig tweaks nie Hierdie vermoëns benodig integrasie op die vlak van infrastruktuur: hoe jy data indekser, vrae struktureer, resultate evalueer. Dit is nie afsonderlike funksies wat jy saam boor nie. Die basiese argitektuurveronderstellings het verander nie. sleutelwoord eerste platforms is nie ontwerp vir hierdie, en die mismatch verskyn op konkrete maniere. Waar sleutelwoord-eerste argitektuur die muur tref Die argitektuurlike mismatch op voorspelbare maniere op die oppervlakte.Hier is waar teams konsekwent die muur slaan. Breaking Point #1: Skema rigiditeit voldoen aan komplekse score Jy is die bou van e-handel produk soektog. Jy moet rang op semantiese ooreenkoms, gebruikersgedrag signaal, besigheid beperkings, en onlangse. In sleutelwoord eerste argitektuur, elkeen van die signale leef afsonderlik. teks beskrywings in die omgekeerde indeks. gedragsgegevens in analitiese. besigheid reëls in aansoek logika. vektore geborduur deur middel van 'n ander diens. Jy handhaaf vier stelsels en samesmelt outputs in die kode wat jy geskryf het. Om uit te druk "vind semanties soortgelyke produkte, boost deur omskakelingskoers, filter deur marge, verval deur dae sedert die lancering," skryf jy aangepaste fusie-logika, bestuur cache-invalidasie oor stelsels, hoop dat jou aansoeklaagscoring sowat wat jy wil. Die pyn kom tydens iterasie. In AI native soek, relevansie is empiriese: hardloop evaluerings, meet NDCG (rang kwaliteit) of MRR (herstel akkuraatheid), pas gewigte aan, implementeer. Wanneer die logika verspreiers oor verskeie stelsels met verskillende skema's en update kadense, evaluering word 'n navorsingsprojek. Jy kan nie vinnig toets "gewicht gebruikersgedrag 30% hoër" sonder om veranderinge oor jou hele stapel te orkestreer. Breaking Point #2: Vektore as Bolt-on versus eersteklas primitiewe Druk op Enter of klik om die foto in volle grootte te sien Die aankondiging "ons het vektorsoek bygevoeg" klink veelbelovend. Sleutelwoord soek gebeur in die omgekeerde indeks. Vektor soek in 'n afsonderlike subsysteem. Elkeen het sy eie query pad, ranking model, en prestasie kenmerke. Jy wil "nuwe artikels oor masjien leer implementeer uitdagings": semantiese begrip, sleutelwoord akkuraatheid, tydsfiltering. Jy kry twee onafhanklike soeke saamgesmelt in aansoek kode. Die samesmelting is verrassend moeilik.Hoe normaliser jy sleutelwoordrelevansiepunte en vektorgelykheid?Wat gebeur wanneer sleutelwoordsoek 100 resultate teruggee, maar vektore slegs 10 relevante vind?Jy skryf rankinglogika wat die soekmasjien se werk moet wees, sonder prestasie-optimalisering of evalueringsraamwerke wat by die infrastruktuurlaag behoort. Kliëntondersteuning soek deur kaartjies, dokumente en chat logboeke: gebruikers vra in natuurlike taal, maar benodig presiese ooreenkomste op kaartje-ID's, foute kode, produknaam. Semantiese alleen mis akkuraatheid. sleutelwoorde alleen mis die bedoeling. In bolt-on-argitektuur bestuur jy dit self. Skei indekse, meng logika, debug inconsistenties. Die infrastruktuur behandel vekte as 'n add-on, nie 'n kern primitiewe wat verander hoe soektog werk. Breaking Point #3: Die iterasie gaping Die diepste beperking oppervlakke wanneer jy die kwaliteit van soek stelselmatig verbeter. In AI native soek, relevansie is empiriese: definieer metrikes, loop evaluerings, iterate. sleutelwoord eerste platforms is nie gebou vir hierdie nie. Jy kry konfigurasie parameters om handmatig te tweak en te evalueer deur oogbaling resultate. Geen eerste klas ondersteuning vir evaluering datasets, metriese opsporing, of A / B toetsing. Die eienaarskapsprobleem: jy wil jou eie embedding model, aangepaste herrangering, jou persoonlikheidstelsel. in geslote SaaS, jy gebruik wat hulle verskaf of bou parallelle infrastruktuur. So jy hardloop skaduumsysteme. Algolia vir sleutelwoordsoek, jou infrastruktuur vir embeddings, jou kode vir hybride telling en personalisering. Jy betaal vir bestuurde soektog terwyl jy die komponente bou wat jy regtig nodig het. Die koste is nie net finansiële nie. Dit is bedryfskompleksiteit, data-synchronisasie, die bestuur van Frankenstein-argitektuur. Die terugvoer loop wat verbetering moet dryf (eksperimenteer, meet, herhaal) word 'n ingenieursprojek. Jy kan nie vinnig nuwe benaderings toets of stelselmatig evalueer of veranderinge relevantheid verbeter nie. Beginsels vir AI-native soekinfrastruktuur 'N Paar argitektuurlike beginsels wat hierdie breekpunte direk aanpak. Principle #1: First class AI primitives Embeddings, modelle en hibridherkenning is nie funksies wat op sleutelwoordsoek gekopieer word nie. Hulle is kern-architektiese konsepte. Die indeksstruktuur is ontwerp vir multi-signalherkenning vanaf die grond. Nie afsonderlike stelsels vir sleutelwoord- en vektorsoek nie, maar verenigde infrastruktuur wat beide begryp as komplementêre meganismes. Vrae uitdruk natuurlik "semantiese ooreenkoms gewig op 0,7, sleutelwoordpresisie op 0,3, gefiltreer deur numeriese beperkings," en infrastruktuur uitgevoer koherent. Die beginsel #2: Flexible logic ownership Die platform hanteer produksie probleme: indeksering op skaal, query latency, betroubaarheid, waarnembaarheid. Jy beheer soeklogika: jou embedding modelle, tellingsfunksie, personalisering. Dit is nie konfigurasie parameters nie. Dit is programmeerbare infrastruktuur. Plug in aangepaste modelle, implementeer besigheidspesifieke ranking, integreer bestaande personaliseringstelsels, alles sonder parallelle infrastruktuur. Die beginsel #3: Multi-attribute architecture Kompleks queries behels verskeie datatype: teks, numeriese beperkings, kategoriese filters, tydsignale, gedragsgegevens. AI-soekinfrastruktuur verteenwoordig hierdie as afsonderlike maar gekoördineerde embeddings, nie in 'n enkele vektor gecomprimeer nie. Soek "betaalbare luukse hotelle naby die strand met goeie resensies" afsonderlik kodeer semantiese begrip, numeriese beperkings en kwaliteitssignale, dan koördineer dit op query tyd sonder om eienskappe spesifieke inligting te verloor. Die beginsel #4: Eval driven by design Stelselmatige verbetering vereis infrastruktuur wat die volledige evalueringsloop ondersteun: metries definieer, eksperimente hardloop, prestasie volg, A / B-toets verander. Dit is nie 'n na-denk nie. Dit is ingebou in hoe die platform werk. Iterateer op relevansie met dieselfde spoed as enige ML-stelsel, want infrastruktuur behandel evaluering en eksperimenteer as eersteklas werkstrome. Die doel is nie om elke komponent van die soekenfrastruktuur te vervang nie.Dit is om die kernveronderstellings van die infrastruktuur in ooreenstemming te stel met wat AI-native-soek eintlik vereis. Patch of herbou? Elke kwartaal, die afstand tussen wat sleutelwoord eerste platforms kan lewer en wat gebruikers verwag, groei groter. Dit gaan nie oor die ontrafeling van jou stapel môre nie. Dit gaan oor die begrip van die trajektuur. Elke workaround (die skaduwee-infrastruktuur vir embeddings, aansoeklaag-samenvoegingslogika, handmatige relevansie-tuning) is tegniese skuld. Dat skuldverbindings. As soek meer sentrale word vir jou produk, as gebruikersverwagtinge toenemend word, as jy vinniger relevansieverbeterings wil hê, word argitektuurfriksie die bottelblok. Die werklike vraag is nie “kan ons sleutelwoordsoek werk vir AI?” Jy kan. mense doen, met genoeg ingenieurswerk en kompromie. Tegniese tyd op infrastruktuurstowwe in plaas van soektogkwaliteit. spoed: hoe vinnig kan jy eksperimenteer en verbeter? die gehalteplafond: wat is moontlik binne hierdie beperkings? Vir teams waar soektogkwaliteit 'n kompetitiewe differentiator is, waar gebruikers natuurlike taalbegrip en persoonlike resultate verwag, waar relevansie voortdurende verbetering deur evaluering en iterasie benodig, is die argitektuurlike mismatch belangrik. sleutelwoord eerste platforms is nie hiervoor gebou nie. Die infrastruktuurbesluite wat jy vandag maak, bepaal of jy weke op relevansie herhaal of kwartale spandeer op argitektuurlike herschryf. Die span wat die vinnigste beweeg, is nie diegene met die meeste ingenieurs nie. Die oorgang gaan nie oor wat moontlik is nie. Dit gaan oor wat volhoubaar is. Soos jou soektogvereistes groei: veg jy jou infrastruktuur, of bou jy daarmee? Ready to evaluate your options? 
 
 
 
 Vector DB Vergelyking — Vergelyk meer as 30 vektor databasisse VectorHub – praktiese gidse vir die bou van AI-native-soek Superlinked - AI-natiewe soekinfrastruktuurplatform Vector DB vergelyking Die VectorHub Oor die link

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Sleutelwoord-eerste soektog kan nie skaal tot AI nie.

About Author

KOMMENTAAR

HANG TAGS

HIERDIE ARTIKEL IS AANGEBIED IN

Related Stories

Thinking for the 21st century

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Final Round Results🎉

Hurry! One Month Left to Win from $5000 in the Web3 Development Writing Contest

'Decentralization Means Freedom': Interview with Alfredo de Candia

Thinking for the 21st century

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Final Round Results🎉

Hurry! One Month Left to Win from $5000 in the Web3 Development Writing Contest

'Decentralization Means Freedom': Interview with Alfredo de Candia

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps