RAG
31 - 12 - 2024
Với các truy vấn đơn giản, công cụ tìm kiếm thường dễ dàng tìm ra nội dung phù hợp chỉ bằng cách đối chiếu từ khóa. Ví dụ, khi bạn tìm kiếm “giày thể thao màu trắng,” hệ thống sẽ hiển thị các sản phẩm có từ “giày thể thao” trong tiêu đề hoặc mô tả, và màu trắng trong thuộc tính. Nếu bổ sung các từ đồng nghĩa như “màu ngà” hoặc “màu kem,” bạn có thể tìm được nhiều lựa chọn hơn (Hình 1). Nhưng khi truy vấn trở nên phức tạp hơn, bạn phải tự thêm các từ đồng nghĩa, và kết quả có thể bao gồm cả các loại giày khác như giày chạy bộ hoặc giày sneaker. Hình 1. Nếu bổ sung các từ đồng nghĩa như “màu ngà” hoặc “màu kem,” bạn có thể tìm được nhiều lựa chọn hơn Chẳng hạn, việc tìm kiếm từ “túi laptop” hoặc thậm chí “túi cho máy tính xách tay” có thể không khó với tìm kiếm từ khóa, nhưng các truy vấn như “đồ dùng để mang máy tính khi đi học” hoặc “làm sao để bảo vệ laptop khi di chuyển?” sẽ được xử lý tốt hơn nhiều bởi tìm kiếm ngữ nghĩa (Hình 2). Hình 2. Nhiều mô tả ngữ nghĩa ám chỉ cùng một đối tượng Tìm kiếm ngữ nghĩa (Semantic Search) là một phương pháp nâng cao nhằm cải thiện độ chính xác trong việc truy xuất thông tin bằng cách hiểu ý định của người dùng (User Intent) và ý nghĩa ngữ cảnh (Context) của các từ ngữ trong truy vấn. Thay vì chỉ dựa vào sự trùng khớp từ khóa như các công cụ tìm kiếm truyền thống, tìm kiếm ngữ nghĩa tập trung vào việc giải mã mối quan hệ giữa các khái niệm và ý nghĩa thực sự mà người dùng muốn truyền tải. Mục tiêu cuối cùng của bất kỳ công cụ tìm kiếm nào là giúp người dùng hoàn thành nhiệm vụ của họ một cách hiệu quả, dù đó là đọc tin tức, mua sắm quần áo hay tìm kiếm tài liệu. Để làm được điều này, hệ thống cần phải hiểu được điều mà người dùng thực sự muốn – hay còn gọi là User Intent (ý định của người dùng).
