Semantic Search

• Query: "how to setup SSL nginx" → embedding → search
• Hybrid: weighted combination BM25 score + cosine similarity
• Rerank: top-50 retrieved → Cohere/Voyage rerank → top-5 final
• Pre-filter: metadata (date, category, lang) сужает search space
• Challenges: short queries, multi-hop reasoning (need chain), multilingual

# Hybrid search с Qdrant
curl -X POST http://localhost:6333/collections/docs/points/search/batch \
  -d '{
    "searches": [
      {"vector": {"name": "dense", "vector": [...]}, "limit": 50},
      {"vector": {"name": "sparse", "vector": {"indices": [...], "values": [...]}}, "limit": 50}
    ]
  }'

• Embeddings
• Vector DB
• RAG

Семантический поиск — это метод поиска, который ориентируется на понимание смысла запросов пользователей и контекста информации, а не только на совпадение ключевых слов. Этот подход позволяет более точно интерпретировать намерения пользователей и находить релевантные результаты, улучшая качество поиска.

Семантический поиск использует различные технологии и методы для понимания контекста и значений слов. Основные компоненты этого процесса включают:

• Обработка естественного языка (NLP): технологии NLP помогают анализировать и интерпретировать запросы пользователей, разбивая их на смысловые единицы.
• Семантические сети: это структуры данных, которые связывают слова и концепты, создавая сеть значений.
• Онтологии: использование онтологий позволяет моделировать знания о предметной области, что помогает системе лучше понимать контекст.

Например, если пользователь вводит запрос «лучшие рестораны в Москве», семантический поиск может понять, что речь идет о заведениях общественного питания и географическом местоположении, а не, скажем, о ресторанах в другом городе.

Для реализации семантического поиска в вашем проекте можно использовать различные инструменты и библиотеки. Один из популярных подходов — это интеграция с API, такими как Google Custom Search API, который поддерживает семантические функции.

Вот пример настройки семантического поиска с использованием Python и библиотеки spaCy для обработки естественного языка:

import spacy

# Загрузка модели языка
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

# Функция для обработки запроса
def process_query(query):
    doc = nlp(query)
    return [(token.text, token.lemma_, token.pos_) for token in doc]

# Пример запроса
query = "лучшие рестораны в Москве"
results = process_query(query)
print(results)

Этот код разбивает запрос на токены, возвращая текст, леммы и части речи, что позволяет анализировать структуру запроса и лучше понимать его смысл.