Mühendislik ekibiniz semantik arama eklemeniz gerekir. Algolia'yı çalıştırıyorsunuz. Sadece vektorları eklediler. Onu etkinleştirin ve büyüyü bekleyin. Bunun yerine, altyapı cehennemi üç ay alırsınız. Semantik katman anahtar kelime endeksinizden farklı veriler gerektirir: ürün özellikleri, kullanıcı davranışları sinyalleri, iş mantığı. Her alakalı değişiklik her şeyi yeniden indekslemek anlamına gelir. Hibrit sorgular iki ayrı sistemle karşılaşır, sonuçları uygulama kodunda birleştirir. Paralel altyapıyı koruyorsunuz: Arama arayüzü için Algolia, ekleme ve kişiselleştirme hizmetleriniz, bunları bağlayan yapıştırma kodu. Üç ay içinde, arama kalitesini iyileştirmek yerine mimari kısıtlamalarla savaşmak için daha fazla zaman harcadığınızı fark edeceksiniz. ekibiniz önem üzerine iterasyon yapmıyor. Bu an anlıyorsunuz: bir özelliği eklemiyorsunuz. AI native gereksinimlerini farklı bir çağ için inşa edilen altyapıya dönüştürüyorsunuz. Anahtar Kelime Araması Ne İşe Yaptı Bunun neden olduğunu anlamak için, hangi anahtar kelime arama aslında çözmek için tasarlanmıştır bakmak gerekir. Algolia gibi anahtar kelime arama motorları belirli bir sorunu mükemmel bir şekilde çözdü: yapılandırılmış kataloglar üzerinde hızlı, hassas arama. “kırmızı deri ceket boyutu büyük” gibi bir soru vererek, anında doğru eşleşmeleri geri verir, yönleri ( renk, malzeme, boyut), ve popülerlik veya fiyat gibi basit sinyallere göre sıralama. Çözüm (BM25 puanlama ile ters indeksleri) zarif ve etkili. belgelere bir arama masası haritası terimleri oluşturun, terim sıklığı için istatistiksel ağırlama ekleyin, yüzeye ekleyin ve güzel ölçümlü bir sisteminiz var. Bu mimari klasik e-ticaret arama, belgelendirme arama, katalog tarama için mükemmel bir anlam ifade eder. anahtar kelime arama etkileyici verimlilik ile doğru eşleşmeler, hızlı yüzleşme ve öngörülebilir sıralama sağlar. Sorun, anahtar kelime aramasının kötü bir teknolojidir. Temel gereksinimler değişti. Arama, “bu anahtar kelimelerle eşleşen belgeleri bul” anlamına geliyordu. Şimdi, “birden fazla sinyal üzerinde niyet anlamak ve karmaşık, bağlamsel önemle sıralamak” anlamına geliyor. Bu bir özellik boşluğu değil. Bu bir mimari eşitsizliktir. Anahtar kelime aramasını hızlı ve güvenilir kılan altyapı, AI native aramasını karmaşıklaştırıyor. AI Native Search Shift Hakkında Bu mimari çelişki teorik değildir. arama aslında ne anlama geldiğinde temel bir değişimden kaynaklanmaktadır. Modern arama sorguları basit anahtar kelime arayışları değildir. ChatGPT'nin başlatılmasından sonra, Algolia'nın CTO, arama sorgusu başına iki kat daha fazla anahtar kelime gördüğünü bildirdi. Kullanıcılar doğal dil bekliyor. “150 $ altındaki maraton eğitimi için rahat koşu ayakkabıları” gibi bir soru anahtar kelime eşleşmeleri aramıyor. Anahtar kelime eşleşmelerini ifade ediyor. Bu aşamalı bir evrim değildir. Bu aşamalı bir değişimdir. Kullanıcı beklentileri bir gecede değişti. Bugün yaptığınız altyapı seçenekleri önümüzdeki beş yıl için arama hızınızı belirler. AI native temelleri üzerine yeniden inşa eden ekipler haftada bir gereklilik üzerine iterasyon yapabilir. anahtar kelime sistemlerini düzeltme ekipleri her iyileştirmede aylar harcıyor. rakipleriniz şu anda bu seçimi yapıyor. Yerli arama gerektirir: 
 
 
 
 
 
 Yapısal olmayan metinlerin semantik anlayışı, terim eşleşmesi değil Entegre, davranış verileri, iş kuralları ve meta verileri birleştiren çok sinyalli puanlama, tutarlı bir sıralamada Sonuçları kullanıcı bağlamına ve geçmişine adapte eden kişiselleştirme Multimodal Düşünce, metin, görüntüler, yapılandırılmış özellikler ve zaman sinyalleri kullanımı Sürekli iterasyon değerlendirme döngüleri ile, konfig tweaks değil Bu yetenekler altyapı düzeyinde entegrasyon gerektirir: verilerin nasıl endeksleneceği, sorguların nasıl yapılandırılacağı, sonuçların değerlendirilmesi. Bunlar bir araya getirdiğiniz ayrı özellikler değildir. Temel mimari varsayımlar değişti. anahtar kelime ilk platformları bunun için tasarlanmadı ve uyuşmazlık belirli şekillerde ortaya çıkıyor. Anahtar Kelime Öncesi Mimarlık Duvarı Düştüğü Yerler Arkeolojik çelişkiler öngörülebilir şekillerde yüzeye çıkıyor. İşte ekiplerin sürekli olarak duvara çarptığı yer. Breaking Point #1: Schema sertliği karmaşık puanı karşılamaktadır E-ticaret ürün arama yapıyorsunuz. semantik benzerlik, kullanıcı davranış sinyalleri, iş kısıtlamaları ve son zamanlarda sıralamalısınız. Anahtar kelime ilk mimarisinde, her sinyal ayrı ayrı yaşıyor. Dönüştürülmüş endeksde metin açıklamaları. Analizde davranış verileri. Uygulama mantığındaki iş kuralları. Vektörler başka bir hizmetten geçiyor. Dört sistem tutuyorsunuz ve yazdığınız kodda çıkışları birleştiriyorsunuz. “Semantik olarak benzer ürünler bulmak, dönüşüm oranıyla artış, marjla filtreleme, başlatıldıktan sonraki günlerde bozulma” ifadesini ifade etmek için, özelleştirilmiş birleşme mantığını yazıyorsunuz, sistemler arasındaki cache devre dışı bırakmayı yönetiyorsunuz, uygulama katmanınızın puanlanmasını istediğinize yaklaşırsınız. Ağrı iterasyon sırasında gelir. AI native arama, ilgili empiriksel: değerlendirmeleri çalıştırın, NDCG (ranking kalitesi) veya MRR (retrieval doğruluğu) ölçün, ağırlıkları ayarlayın, dağıtın. Farklı şemalar ve güncelleştirme sıklıkları ile çeşitli sistemlerde mantıksal dağıtıcıları puanlandırırken, değerlendirme bir araştırma projesine dönüşür. Breaking Point #2: Bolt-On vs. First-Class Primitive gibi vektörler Görüntüyü tam boyutta görmek için enter veya click tuşuna basın “Vektor arama ekledik” duyurusu umut verici geliyor.Böylece hibrit arama yapın ve dikişleri keşfedin. Anahtar kelime arama ters indekste gerçekleşir. Vektör arama ayrı bir alt sistemde. Her biri kendi sorgu yoluna, sıralama modeli ve performans özelliklerine sahiptir. “makine öğrenme dağıtım zorlukları hakkında son makaleler” istiyorsunuz: semantik anlayış, anahtar kelime hassasiyeti, zaman filtreleme. Uygulama kodunda iki bağımsız arama alırsınız. Birleşme şaşırtıcı derecede zordur. anahtar kelime ilgisi puanları ve vektor benzerliği nasıl normalleştirilir? anahtar kelime arama 100 sonuç verirken, vektorlar sadece 10 sonuç bulursa ne olur? arama motoru işinin olması gereken sıralama mantığını yazıyorsun, altyapı katmanına ait performans optimizasyonları veya değerlendirme çerçeveleri olmadan. Müşteri desteği biletler, belgeler ve sohbet günlükleri üzerinden arama: kullanıcılar doğal dilde sorarlar, ancak bilet kimlikleri, hata kodları, ürün isimleri üzerinde doğru eşleşmelere ihtiyaç duyarlar. Semantik tek başına hassasiyet eksiktir. anahtar kelimeler tek başına niyetini kaçırır. Bolt-on mimarisinde, bunu kendiniz yönetiyorsunuz. Indeksleri ayırın, mantığı birleştirin, uyuşmazlıkları düzeltin. İnfrastruktur, vektorları bir eklenti olarak, arama çalışmasını değiştiren bir çekirdek ilkel değil. Breaking Point #3: İterasyon Farkı Arama kalitesini sistematik olarak geliştirirken en derin sınırlama yüzeyleri. Native AI aramasında, önem empiriktir: ölçümleri tanımlayın, çalıştırın değerlendirmeleri, iterate. anahtar kelime ilk platformları bu amaçla inşa edilmemiştir. manuel olarak ayarlamak için yapılandırma parametreleri alırsınız ve gözlük sonuçları ile değerlendirirsiniz. değerlendirme veritabanları, ölçüm izleme veya A / B testleri için birinci sınıf desteği yoktur. Sahiplik sorunu: Kendi entegre modelinizi, özelleştirilmiş yeniden sıralamayı, kişiselleştirme sisteminizi istiyorsunuz. kapalı SaaS'de, ya sağladıkları şeyi kullanıyorsunuz ya da paralel altyapıyı oluşturuyorsunuz. Böylece gölge sistemleri çalıştırıyorsunuz. Anahtar kelime arama için Algolia, entegre için altyapınız, hibrit puanlama ve kişiselleştirme için kodunuz. Gerçekten ihtiyacınız olan bileşenleri oluştururken yönetilen arama için ödeme yapıyorsunuz. Maliyet sadece finansal değildir. İşletme karmaşıklığı, veri senkronizasyonu, Frankenstein mimarisi yönetimi. Geliştirmeyi yönlendirecek geri bildirim döngüsü (eksperiment, ölçüm, iterasyon) bir mühendislik projesi haline gelir. Yeni yaklaşımları hızlı bir şekilde test edemezsiniz veya değişikliklerin önemini geliştirmediğini sistematik olarak değerlendireemezsiniz. AI-Native Search Infrastructure Hakkında Bilgi Bu kırılma noktalarını doğrudan ele alan birkaç mimari ilke. Principle #1: First class AI primitives Embeddings, models, and hybrid retrieval are not features bound on keyword search. They are core architectural concepts. Index structure is designed for multi-signal retrieval from the ground up. Not separate systems for keyword and vector search, but unified infrastructure understanding both as complementary mechanisms. Queries naturally express “semantic similarity weighed at 0.7, keyword precision at 0.3, filtered by numerical constraints,” and infrastructure executes coherently. Başlangıç #2: Flexible logic ownership Platform, üretim sorunlarını ele alır: ölçekte endeksleme, sorgulama gecikmesi, güvenilirlik, gözlemlenebilirlik. Arama mantığını kontrol edersiniz: yerleştirme modellerinizi, puanlama fonksiyonlarınızı, kişiselleştirmeyi. Bunlar yapılandırma parametreleri değildir. Programlanabilir altyapıdır. Özelleştirilmiş modelleri bağlayın, iş belirli sıralamaları uygulayın, mevcut kişiselleştirme sistemlerini entegre edin, hepsi paralel altyapı olmadan. Başlangıç #3: Multi-attribute architecture Karmaşık sorgular, çok sayıda veri türü içerir: metin, sayısal kısıtlamalar, kategorik filtreler, zaman sinyalleri, davranış verileri. AI arama altyapısı bunları, tek bir vektörde sıkıştırılmamış ayrı ayrı ama koordine edilmiş yerleştirmeler olarak temsil eder. “güzel yorumlarla plaj yakınındaki uygun fiyatlı lüks oteller” arama, semantik anlayış, sayısal kısıtlamalar ve kalite sinyalleri ayrı ayrı kodlar ve sorgu zamanında bunları özelleştirir. Başlangıç #4 : Eval driven by design Sistematik iyileştirme, tam değerlendirme döngüsünü destekleyen altyapı gerektirir: ölçümler tanımlamak, deneyler çalıştırmak, performans izleme, A/B test değişiklikleri. Bu bir sonraki düşünce değildir. Bu, platformun nasıl çalıştığını içerir. Herhangi bir ML sistemiyle aynı hızla alakalı iterasyon, çünkü altyapı değerlendirme ve deneyimlemeyi birinci sınıf iş akışları olarak görür. Amaç, arama altyapısının her bileşenini değiştirmek değil; altyapının temel varsayımlarını, gerçekte AI native arama gerektiren şeylerle uyumlu tutmaktır. Patch mi yoksa restore mi? Her çeyrekte, anahtar kelime platformlarının ne sağlayabileceği ve kullanıcıların beklediği arasındaki mesafe daha da büyüyor. Bu, yarın yığınızı parçalamakla ilgili değildir. Yolculuğunu anlamakla ilgilidir. Her çarpışma (birleştirme için gölgeli altyapı, uygulama katmanının birleştirme mantığı, manuel alakalılık ayarlaması) teknik bir borçtur. Bu borç bileşikleri. arama ürününüz için daha merkezi hale geldiğinde, kullanıcı beklentileri arttıkça, daha hızlı alakalılık iyileştirmeleri istediğinizde, mimari sürtünme şişeye dönüşür. Gerçek soru “AI için anahtar kelime aramasını yapabilir miyiz?” değildir. insanlar yeterli mühendislik çabası ve kompromisle yapabilirler. Arama kalitesi yerine altyapı kaynağında mühendislik süresi. Hız: Ne kadar hızlı deneme ve geliştirme yapabilirsiniz? kalite tavanı: bu kısıtlamalar içinde ne mümkün? Arama kalitesi rekabetçi bir farklılık gösteren, kullanıcıların doğal dil anlayışını ve kişiselleştirilmiş sonuçları beklediği, uyumluluğun değerlendirme ve iterasyon yoluyla sürekli iyileştirilmesi gerektiği ekipler için, mimari uyuşmazlık önemlidir. anahtar kelime ilk platformları bunun için inşa edilmedi. Bugün yaptığınız altyapı kararları, haftada haftada bir gereklilik üzerine iterasyon yapıyorsanız veya mimari yeniden yazmak için çeyrekler harcadığınızdan belirler. En hızlı hareket eden ekipler en çok mühendisleri olanlar değildir. Değişim, mümkün olanla ilgili değil, sürdürülebilir olanla ilgili. arama gereksinimlerinizi arttıkça: altyapınızla savaşıyor musunuz, yoksa bununla mı inşa ediyorsunuz? Ready to evaluate your options? 
 
 
 
 Vector DB karşılaştırması — 30+ vektor veritabanı karşılaştırması VectorHub – AI native search oluşturmak için pratik kılavuzlar Superlinked – AI Native Search İnfrastruktur Platformu Vector DB Karşılaştırma Vektör Süper bağlantı

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.

Anahtar Kelime-İlk Arama AI'ya Ölçülebilir Değil.

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Bu 18 Geliştirici Aracıyla Üretkenliğinizi Artırın 🚀🔥

Kullanıcı Odaklı Kripto Ürünleri Oluşturma: Müşteri Geri Bildiriminin Önemi

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

Benzersiz Bir Ekosistemi Güçlendiren Bitcoin UTXO Modeli

Bu 18 Geliştirici Aracıyla Üretkenliğinizi Artırın 🚀🔥

Kullanıcı Odaklı Kripto Ürünleri Oluşturma: Müşteri Geri Bildiriminin Önemi

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

Benzersiz Bir Ekosistemi Güçlendiren Bitcoin UTXO Modeli

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps