Вы працуеце на ўзроўні, дзе ваша цела не можа забяспечыць дастатковую колькасць кіслароду і вашыя мышцы павінны атрымліваць энергію з глікагену. У рэшце рэшт, вы атрымаеце тры месяцы інфраструктуры пекла. Семантычны пласт патрабуе розных дадзеных, чым ваш індыкс ключавых слоў: прадуктавыя прыдаткі, сігналы паводзіны карыстальніка, бізнес-логіка. Кожны рэлевантны tweak азначае рэіндыкцыю усё. Гібрыдныя запыты ўтрымліваюць дзве асобныя сістэмы, злучэнне вынікаў у прыкладнаму кодзе. Вы падтрымліваеце паралельную інфраструктуру: Algolia для пошукавага інтэрфейсу, вашы паслугі для ўбудову і асабістасці, клейкі-код, які іх злучае. Тым часам, як у нас словы “грамадскае” і “занядбанае” часам успрымаюцца як сінонімы, у Каталоніі грамадскія тэрыторыі — тыя ж пляжы — даглядаюцца так, як у іншых краінах VIP-аўскія. Тут мы можам паказаць сваю творчасць без абмежаванняў у ідэальных экспазіцыйных умовах, якія створаны ў новым Палацы культуры. Якія ключавыя словы выкарыстоўваюцца для пошуку Для таго, каб зразумець, чаму гэта адбываецца, мы павінны паглядзець, што пошук ключавых слоў быў на самой справе прызначаны для рашэння. Ключавыя словы пошукавыя рухавікі, такія як Algolia, выпрацавалі спецыяльную праблему бляскаўна: хуткае, дакладнае пошукаванне па структурыраных каталогах. Даючы запыт, такім як «вялікі памер чырвонай куртки», адразу вяртаюць такія матчы, фільтруюць па аспектах (колер, матэрыял, памер) і рэйтынгуюць па простых сігналах, такіх як папулярнасць або цана. Рашэнне (інвертаваны індыкс з BM25 ацэнкаваннем) элегантна і эфектыўна. Гэтая архітэктура робіць выдатны сэнс для класічнага пошуку электроннай камерцыі, пошуку дакументацыі, прагляду каталогаў. «Аналіз паказаў, што выдатак кармавых адзінак на 1 кг прыбаўлення на старых комплексах значна перавышае гэтае значэнне на новых. Сцягнуць AI Native Search Shift Мае назіранні прывялі да высновы, што нагрузка на доктара не можа быць такой, якая яна ёсць цяпер. Сучасныя пошукавыя запыты не з'яўляюцца простымі пошукамі ключавых слоў. Пасля запуску ChatGPT, CTO Algolia паведаміла, што бачыць два разы больш ключавых слоў на пошукавы запыт. карыстальнікі чакаюць натуральнай мовы. Запыт, такі як "зручныя бегучыя туфлі для марафону трэніроўкі пад $ 150" не шукае сумяшчальнасці ключавых слоў. Гэта выказвае намер, каб распаўсюджваць семантычнае разуменне (што робіць туфлі зручныя для марафонаў?), лічбавыя абмежаванні (цена), і катэгорычныя фільтры (тып прадукту, выпадкі выкарыстання). Гэта не паступовая эвалюцыя. Гэта змяненне фазы. Апытанні карыстальніка змяніліся за ноч. Выбраны інфраструктуры, якія вы робіце сёння, вызначаюць хуткасць пошуку на наступныя пяць гадоў. Камандаў, якія перабудовуць на нацыянальных асновах AI можа ітэраваць штотыднёвы тыдзень на актуальнасць. Камандаў, якія патэнтуюць сістэмы ключавых слоў, праводзяць месяцы на кожным павышэнні. Вашы канкурэнты робяць гэты выбар цяпер. Для нацыянальнага пошуку патрэбны: 
 
 
 
 
 
 Семантычнае разуменне над неструктурным тэкстам, а не адпавядаванне выразам Індыя, напрыклад, адновілася з гэтае нагоды, хіба што Фэйсбук адзін з 3-х самых папулярных праграм на тэлефонах у індусаў. Персаналізацыя адаптацыі вынікаў да карыстальніка кантэксту і гісторыі Мультымодальныя размовы з выкарыстаннем тэксту, малюнкаў, структураваных прыдаткаў і часовых сігналаў Працягласць ітэрацыі праз ацэнкі, а не конфігурацыі Тут мы можам паказаць сваю творчасць без абмежаванняў у ідэальных экспазіцыйных умовах, якія створаны ў новым Палацы культуры. Дзе ключавое слова-першае архітэктура трапляе ў сцяну — Цяпер мы таксама выкарыстоўвалі высокія тэхналогіі, але, вядома, была і генеральная рэпетыцыя з аркестрам. Папярэдні Тэкст #1: Схема жорсткасці сустракаецца з комплексным ацэнкам Вы будзьце будаваць пошук прадуктаў электроннай камерцыі. Вы павінны ранжыраваць па семантычнай падобнасці, сігналы паводзіны карыстальніка, бізнес абмежаванні і апошні час. У архітэктуры ключавых слоў першы, кожны сігнал жыве па-сапраўднаму. Тэктавыя апісанні ў інвертаваным індыкадзе. Дадзеныя паводзіны ў аналітыцы. Бізнес-рэгулы ў логіцы прыкладанняў. Векторы ўпрыгожаны праз іншы сэрвіс. Вы падтрымліваеце чатыры сістэмы і злучае вынікі ў кодзе вы напісаўце. Калі вы хочаце прымусіць свой мозг працаваць, прыходзьце ў Клуб інтэлектуальных гульняў УЗВ! [+] Боль прыходзіць падчас ітэрацыі. У AI native пошуку, рэлевантнасць эмпірычная: запусціць ацэнкі, вымяраць NDCG (класіфікацыі якасці) або MRR (паўнавартасная дакладнасць), прымяняць вагі, размясціць. Пры ацэнцы логікі рассяткаў на некалькіх сістэмах з рознымі схемамі і абнаўленням чадаўнікаў, ацэнка становіцца даследаванне праект. Вы не можаце хутка пратэставаць "вагу карыстальніка паводзіны на 30% вышэй" без оркестравання змены на ўвесь ваш стак. Breaking Point #2: Векторы як Bolt-On vs Першакласная прамітыўнасць Націсніце або націсніце, каб паглядзець малюнак у поўным памеру Адкрыццё было спрэчным, і канчатковы доказ прыйшоў толькі ў 1999 г. пасля эксперыментаў KTeV ў ЦЕРН. Пошук ключавых слоў адбываецца ў інвертаваным індыкадзе. Вектарная пошука ў адной падсистеме. Кожная з іх мае свой уласны шлях запыту, мадэль ранжыравання і характарыстыкі працэдуры. Вы хочаце "сапраўдныя артыкулы пра выклікі размяшчэння машыннага навучання": семантычнае разуменне, дакладнасць ключавых слоў, часовая фільтрацыя. Вы атрымаеце два незалежнага пошуку, злучаныя ў код прыкладання. — Вераніка Уладзіміраўна, што гэта за 11 андрагагічных умоў, пры якіх дарослыя без цяжкасцей могуць засвоіць новыя тэхналогіі ў фізічнай культуры? У нас функцыяну­юць таварыствы “Разумнікі і разумніцы”, “Даследчык”, а таксама адзіная ў Магілёўскай вобласці астранамічная пляцоўка. Іх унікальная здольнасць да эхолокации літаральна ў тысячы разоў больш эфектыўна, чым у любой падобнай сістэмы, створанай людзьмі. Вынікі пошуку - Breaking Point #3: The Iteration Gap Найлепшая траекторыя руху пры змене паласы - гэта вельмі плыўная, але не занадта расцягнутая па даўжыні крывая. У AI native пошуку, рэлевантнасць з'яўляецца эмпірычнай: вызначыць метрыкі, запусціць ацэнкі, ітэраваць. ключавыя словы першыя платформы не былі створаны для гэтага. Вы атрымліваеце параметры канфігурацыі для маніпуляцыі і ацаніць з дапамогай вынікаў. Няма першага класа падтрымкі для ацэнкі набораў дадзеных, метрычнай следвання, або A / B тэсты. Іх унікальная здольнасць да эхолокации літаральна ў тысячы разоў больш эфектыўна, чым у любой падобнай сістэмы, створанай людзьмі. Так што вы запускаеце сэнсныя сістэмы. Algolia для пошуку ключавых слоў, ваша інфраструктура для ўбудовы, ваш код для гібрыднай ацэнкі і персоналізацыі. Вы плаціце за кіраванне пошукам, у той час як будаваць кампаненты, якія вам сапраўды патрэбныя. Кошт не толькі фінансавы. Гэта аперацыйная цяжкасць, синхронізацыя дадзеных, кіраванне архітэктурай Frankenstein. «Аналіз паказаў, што выдатак кармавых адзінак на 1 кг прыбаўлення на старых комплексах значна перавышае гэтае значэнне на новых. Інфраструктура пошуку AI-Native Некаторыя архітэктурныя прынцыпы, якія вырашаюць гэта зноў. Principle #1: First class AI primitives Убудаваныя, мадэлі і гібрыдныя пошукі не з'яўляюцца функцыямі, звязанымі на пошук ключавых слоў. Яны з'яўляюцца асноўнымі архітэктурнымі канцэпцыямі. Структура індыксацыі прызначана для шматзначнага пошуку з нумару. Не асобныя сістэмы для пошуку ключавых слоў і вектораў, але адзіная інфраструктура, якая разумее як дадатковыя механізмы. Заявы натуральна выказваюць «семантычную падобнасць, ваганую на 0,7, дакладнасць ключавых слоў на 0,3, фільтраваную па лічбавых абмежаваннях», і інфраструктура выконвае сутнасна. Працягласць # 2: Flexible logic ownership Платформа спраўляецца з праблемамі вытворчасці: індэксацыя па шкале, латентнасць запытаў, надзейнасць, назіральнасць. Вы кантралюеце логіку пошуку: вашы ўбудаваныя мадэлі, функцыі ацэнкі, персоналізацыя. Гэта не параметры канфігурацыі. Гэта праграмаваная інфраструктура. Плуг у нарматыўныя мадэлі, ўнесці бізнес-спецыфічны рэйтынг, інтэграваць існуючыя сістэмы персаналізацыі, усё без паралельнай інфраструктуры. Працягласць # 3: Multi-attribute architecture Тым часам, як у нас словы “грамадскае” і “занядбанае” часам успрымаюцца як сінонімы, у Каталоніі грамадскія тэрыторыі — тыя ж пляжы — даглядаюцца так, як у іншых краінах VIP-аўскія. Працягласць # 4 Eval driven by design Трэба ў такім, здавалася б, «простым» і «даступным» знайсці сваё, індывідуальнае бачанне прыроды і зрабіць яго блізкім сэрцу гледача. Не варта думаць, што добры дом з такім памерам падмурка можа быць толькі двухпавярховы і з мансардай. Патч або аднаўленне? Варта адзначыць, што для ажыццяўлення работ па стварэнні Нацыянальнага інвентара нематэрыяльнай культурнай спадчыны наша краіна летась атрымала грант з адпаведнага фонду UNESCO. Не варта думаць, што добры дом з такім памерам падмурка можа быць толькі двухпавярховы і з мансардай. - Але калі вы хочаце, каб ваша спіна выглядаць выдатнай, вы можаце намаляваць масіўную татуіроўку на яго. Я не магу сказаць, што можна назваць шчаслівым шлях, калі вы ўдваіх кудысьці схаваліся і ніхто нічога не ведае. Усё ж казаць краіне «Добрай раніцы» для мяне больш проста і зразумела, чым улюбляцца і дэманстраваць сімпатыю на камеру. У нашай багатай беларускай літаратуры няма другога такога твора, які па энцыклапедычнасці выяўлення ў ім нацыянальнага, так набліжаўся б да "Новай зямлі". Фактычна, прысвечаныя такому спорту як бокс, онлайн гульні заўсёды прызнаваліся нашмат больш цікавымі чым звычайныя аднакарыстальніцкія цацкі. І не толькі за ім, – дадаў ён са значэннем. – Можа, і ў вас некаторыя “начаткі” пачалі праяўляцца.– Воля ваша. Ready to evaluate your options? 
 
 
 
 Вактар DB Параўнанне — параўнанне 30+ вактарных баз дадзеных VectorHub — практычныя кіраўнікі для будаўніцтва AI native search Superlinked — платформа нацыянальнага пошуку Вектар DB Параўнанне Вектар Суперлінг

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.

👉 Join The Tech Audience Accelerator 👈

Read My Stories

Гэта аўдыя зроблена на мове арыгіналу гісторыі!

Ключавое слова-першае пошук не можа скалаваць да AI. Вось што замяняе яго.

About Author

КАМЕНТАРЫІ

ВЕСІЦЬ БІРКІ

ГЭТЫ АРТЫКУЛ БЫЎ ПРАДСТАЎЛЕНЫ Ў

Related Stories

34 Stories To Learn About Eos

My Plan to Make a Million Dollars Writing Online

Building a Decentralized OS for the Next Generation of dApps – Dana Love on Andromeda

A Bazillion Reasons Why Everyone Should Read and Publish on HackerNoon

34 Stories To Learn About Eos

My Plan to Make a Million Dollars Writing Online

Building a Decentralized OS for the Next Generation of dApps – Dana Love on Andromeda

A Bazillion Reasons Why Everyone Should Read and Publish on HackerNoon

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps