La búsqueda híbrida tiene relación a la combinación de tecnologías de búsqueda, pero la tecnología usada para hacer buscadores híbridos está mudando.
Ahí es donde está el día de hoy.
Comúnmente, la búsqueda híbrida fué una combinación de directorios y rastreadores basados en buscadores.
En este momento, el concepto está mudando para referirse a una combinación de IA (inteligencia artificial) (inteligencia artificial) y hashing neuronal.
La IA (inteligencia artificial) sustituye la entendimiento complicada fundamentada en reglas de la búsqueda clásico en el lugar, al paso que el hashing neuronal provoca que la búsqueda fundamentada en vectores sea tan rápida como la investigación de keywords.
Puede escucharse un tanto difícil, pero el resultado es una fácil búsqueda de individuos.
La tecnología de búsqueda híbrida de hoy deja una solicitud como «sostener la tranquilidad en verano» en el sitio de una tienda de electrónica para otorgar desenlaces instantáneos para ventiladores y acondicionadores de aire.
Sin una búsqueda híbrida, los desenlaces tienen la posibilidad de ponerse un límite a artículos que poseen expresiones usadas en la solicitud.
Aparte de proveer una mayor agilidad y importancia, la búsqueda híbrida es mucho más alcanzable a fin de que las compañías la implementen en sus websites.
Una compañía llamada Search.io es una organización que está allanando el sendero para un nuevo futuro para la búsqueda híbrida y últimamente tuve la posibilidad de charlar con el director ejecutivo y cofundador Hamish Ogilvy.
Me notificó sobre los desarrollos recientes en esta área y de qué manera la novedosa herramienta de su compañía posibilita a los clientes del servicio la búsqueda de websites empresariales. Esto, por su parte, puede conducir a las compañías a efectuar mucho más ventas.
inteligencia artificial + Neural Hashing = Investigación híbrida actualizada
En la búsqueda, la inteligencia artificial sustituye la coincidencia rigurosa de keywords con vectores espesos que encapsulan el concepto del artículo. Demostró ser mayor a las keywords en lo relativo a la importancia, pero acarrea la contrapartida de desenlaces mucho más pausados.
Hashing neuronal, en ocasiones llamado «hashing profundo», provoca que la búsqueda fundamentada en vectores sea tan rápida como la búsqueda por keyword. Recibe su nombre de su aptitud para emplear redes neuronales para llevar a cabo hash de vectores.
Los hashes neuronales equiparan términos utilizando expresiones matemáticas. Miden la diferencia entre expresiones y conceptos y dan concepto a los mucho más próximos a ellos.
¿Qué es lo que significa esto en la práctica?
Ogilvy enseña:
«En términos prácticos… la entendimiento del lenguaje de la inteligencia artificial se puede llevar a cabo de forma fácil en la tecnología de búsqueda. Irónicamente, para muchas consultas, pese a la importancia de enorme manera avanzada, de todos modos es aun mucho más veloz que la investigación de keywords.
El hashing neuronal proporciona el 99 % del desempeño de la búsqueda de vectores espesos, al tiempo que es mucho más de 100 ocasiones mucho más veloz y utiliza una fracción de espacio. «
Ogilvy me mostró ciertos ejemplos de consultas en lenguaje natural, con y sin hashing neuronal, para enseñar de qué forma fallan las resoluciones modernas para mercaderes y clientes del servicio.
Una solicitud como «algo para sostener la cerveza fría» devuelve un solo resultado sin importancia en el sitio del minorista de Best Buy. En comparación, exactamente la misma solicitud con hashes neuronales aplicados devolvería una página de desenlaces llena de refrigeradores de cerveza.
Esta podría ser la diferencia entre un cliente desvisto y un negocio de venta rápida.
Búsqueda híbrida: ¿mucho más económica que jamás para las compañías?
Search.io está lanzando una herramienta llamada Neuralsearch, que semeja conjuntar la agilidad de la investigación clásico de keywords con la precisión de la búsqueda fundamentada en vectores.
En resumen, deja que los websites devuelvan mucho más desenlaces de Google plus, sin la necesidad de contratar a un ejército de ingenieros de búsqueda.
Suprime la necesidad de que los minoristas añadan sinónimos a su índice de búsqueda, lo que necesita un buen tiempo y puede invertirse mejor en otro sitio.
Neuralsearch en este momento está en versión beta pública, después de una prueba privada con organizaciones elegidas. Las compañías tienen la posibilidad de agregarlo a sus sitios de manera gratuita con un periodo de prueba de 14 días.
Para poder ver un caso de muestra de de qué forma marcha esto en acción, Ogilvy me afirma que los próximos websites empresariales ahora utilizan Neuralsearch:
- unidad.com
- BBC.com
- Lockheed Martin
- Sennheiser.com
- Catch.com.au
- RentPath.com
Fuente: buscar.i
Imagen mostrada: LookerStudio / Shutterstock
Fuente: searchenginejournal
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