La tecnología de búsqueda, específicamente la tecnología de búsqueda web, ha existido durante más de 30 abriles. Ingresó algunas palabras en un cuadro de texto, hizo clic en «Apañarse» y recibió una serie de enlaces. Sin retención, los resultados fueron a menudo una mezcla de enlaces relacionados, no relacionados y generales. Si los resultados no contenían la información que necesitaba, reformuló su consulta y la envió al motor de búsqueda nuevamente. Algunos de los desgloses ocurrieron en torno al verbo: el texto que coincidió le faltaba algún contexto que desambigaba sus términos de búsqueda. Otros desgloses fueron de naturaleza conceptual: usted mismo hizo inferencias que lo llevaron a nuevos y exitosos términos de búsqueda. En todos los casos, usted fue el agente que ajustó su búsqueda hasta que recibió la información correcta en respuesta. Los motores de búsqueda no comprenden el contexto, por lo que tuvo que comportarse como traductores entre sus deyección de información y el rígido sistema de palabras esencia.
Con el aparición de los modelos de verbo natural como los modelos de verbo ínclito (LLMS) y los modelos de almohadilla (FMS), los sistemas de búsqueda propulsados por IA pueden incorporar más de la inteligencia del buscador en la aplicación, aliviándole parte de la carga de iterar sobre los resultados de búsqueda. Por el flanco de la búsqueda, los diseñadores de aplicaciones pueden optar por consumir una búsqueda semántica, híbrida, multimodal y escasa. Estos métodos utilizan LLM y otros modelos para ocasionar una representación vectorial de una cuchitril de texto y una consulta para Proporcionar coincidencia de vecino más cercano. En el flanco de la aplicación, los diseñadores de aplicaciones están empleando agentes de IA integrados en flujos de trabajo que pueden realizar múltiples pases a través del sistema de búsqueda, reescribir consultas de usuarios y rescorar los resultados. Con estos avances, los buscadores esperan resultados inteligentes y conscientes del contexto.
A medida que las interacciones de legatario se vuelven más matizadas, muchas organizaciones están mejorando sus capacidades de búsqueda existentes con la comprensión basada en la intención. La aparición de modelos de verbo que crean integridades vectoriales brindan oportunidades para mejorar aún más los sistemas de búsqueda mediante la combinación de algoritmos de relevancia tradicional con comprensión semántica. Este enfoque híbrido permite a las aplicaciones interpretar mejor la intención del legatario, manejar las variaciones del verbo natural y ofrecer resultados más contextualmente relevantes. Al integrar estas capacidades complementarias, las organizaciones pueden rendir su robusta infraestructura de búsqueda para crear experiencias de búsqueda más intuitivas y receptivas que comprendan las palabras esencia y todavía la razón detrás de la consulta.
Esta publicación describe cómo las organizaciones pueden mejorar sus capacidades de búsqueda existentes con integridades vectoriales utilizando Servicio de Amazon OpenSearch. Discutimos por qué la búsqueda tradicional de palabras esencia no alcanza las expectativas modernas del legatario, cómo la búsqueda vectorial permite resultados más inteligentes y contextuales, y el impacto comercial medible conseguido por organizaciones como Amazon Prime Video, JuiceBox y Amazon Music. Examinamos los pasos prácticos para modernizar la infraestructura de búsqueda mientras mantenemos la precisión de los sistemas de búsqueda tradicionales. Esta publicación es la primera de una serie diseñada para guiarlo a través de la implementación de aplicaciones de búsqueda modernizadas, utilizando tecnologías como búsqueda de vectores, IA generativa e IA de agente para crear experiencias de búsqueda más potentes e intuitivas.
Yendo más allá de la búsqueda de palabras esencia
Los motores de búsqueda basados en palabras esencia siguen siendo esenciales en el panorama digital presente, proporcionando resultados precisos para la coincidencia de productos y las consultas estructuradas. Aunque estos sistemas tradicionales se destacan en partidos exactos y filtrado de metadatos, muchas organizaciones los mejoran con capacidades semánticas para comprender mejor la intención del legatario y las variaciones del verbo natural. Este enfoque complementario permite a los sistemas de búsqueda amparar sus fortalezas fundamentales mientras se adapta a patrones de búsqueda más diversos y expectativas de los usuarios. En la habilidad, esto lleva a varios desafíos críticos de negocios:
- Oportunidades perdidas y descubrimiento ineficiente – Los enfoques de búsqueda tradicionales tienden a simplificar demasiado la intención del legatario, agrupando diversos comportamientos de búsqueda en amplias categorías. Cuando Video de Amazon Prime Los usuarios buscaron «fútbol en vivo», los resultados de la búsqueda incluyeron documentales como «Esto es fútbol: temporada 1»; Los usuarios estaban viendo resultados irrelevantes que eran coincidencias de palabras esencia, pero perdieron el contexto codificado en «Live» como una palabra esencia.
- Incapacidad para adaptarse al comportamiento de búsqueda cambiante – El comportamiento de búsqueda está evolucionando rápidamente. Los usuarios ahora emplean un verbo de conversación, hacen preguntas completas y esperan que los sistemas comprendan el contexto y los matices. Caja de enjundia Encontró este desafío con los motores de búsqueda de reemplazo que se basaban en búsquedas simples booleanas o basadas en palabras esencia, y no podían capturar los matices y la intención detrás de las complejas consultas de reemplazo, lo que lleva a grandes volúmenes de resultados irrelevantes.
- Personalización limitada y comprensión contextual – Los motores de búsqueda se pueden mejorar con las capacidades de personalización a través de inversiones adicionales en tecnología e infraestructura. Por ejemplo, Amazon Music Mejoró su sistema de recomendación al aumentar las capacidades de búsqueda tradicionales con las características de personalización, lo que permite que el servicio considere las preferencias del legatario, el historial de recital y los patrones de comportamiento al entregar resultados. Esto demuestra cómo las organizaciones pueden justificar en la funcionalidad de búsqueda fundamental para crear más experiencias personalizadas cuando los casos de uso específicos justifican la inversión.
- Impacto comercial oculto de una búsqueda deficiente – La búsqueda ineficiente todavía tiene impactos comerciales medibles. Por ejemplo, los reclutadores de JuiceBox estaban gastando el tiempo innecesario filtrándose a través de resultados irrelevantes, lo que hace que el proceso consuma mucho tiempo e ineficiente. Amazon Prime Video descubrió que su experiencia de búsqueda llamativo, diseñada para películas y programas de televisión, no estaba satisfaciendo las deyección de los fanáticos del deporte, creando una desconexión entre consultas de búsqueda y resultados relevantes.
Importancia de construir aplicaciones de búsqueda modernas
Las organizaciones se encuentran en un momento crucial en la progreso de la búsqueda empresarial. Las interacciones del legatario con la información están cambiando fundamentalmente y los analistas predicen que el cambio de las interacciones de búsqueda tradicionales a las interfaces con IA continuará acelerándose hasta 2026, ya que los usuarios esperan cada vez más experiencias de conversación y contexto. Esta transformación refleja las expectativas de los usuarios en progreso para experiencias de búsqueda más intuitivas e impulsadas por la intención que comprenden no solo lo que los usuarios escriben, sino lo que significan.
Las implementaciones del mundo actual demuestran el valía tangible de mejorar la búsqueda existente. Ejemplos como Amazon Prime Video y JuiceBox demuestran cómo la comprensión semántica y el aumento de la búsqueda tradicional con capacidades vectoriales pueden mejorar el rendimiento y aumentar la satisfacción del cliente final. La capacidad de ofrecer experiencias de búsqueda personalizadas y conscientes del contexto se está convirtiendo en un diferenciador esencia en el panorama digital presente.
Aunque las organizaciones reconocen estas oportunidades, muchos buscan orientación sobre la implementación habilidad. Las organizaciones exitosas adoptan un enfoque complementario al mejorar su infraestructura de búsqueda probada con capacidades vectoriales en extensión de reemplazar los sistemas existentes. Las organizaciones pueden ofrecer experiencias de búsqueda más sofisticadas que satisfagan las deyección de los usuarios actuales y futuras, combinando la precisión de búsqueda tradicional con la comprensión semántica. El camino cerca de delante no se manejo de reemplazar los sistemas de búsqueda existentes, sino mejorarlos para crear experiencias de búsqueda más potentes e intuitivas que impulsan el valía comercial medible.
Trocar el valía comercial y las experiencias del legatario con la búsqueda vectorial
Sobre la almohadilla de la sólida almohadilla de los sistemas de búsqueda tradicionales, las empresas están ampliando su funcionalidad de búsqueda para apoyar más interacciones conversacionales y diversos tipos de contenido. La búsqueda de vectores complementa las capacidades de búsqueda existentes, ayudando a las organizaciones a extender sus experiencias de búsqueda a nuevos dominios mientras mantiene la precisión y la confiabilidad que proporciona la búsqueda tradicional. Esta combinación de tecnología de búsqueda probada con capacidades emergentes crea oportunidades para experiencias de legatario más dinámicas e interactivas.
Si está utilizando el servicio OpenSearch para alentar su búsqueda de palabras esencia, ya está utilizando una alternativa escalable y confiable. La migración de JuiceBox a la búsqueda de vectores redujo la latencia de consultas de 700 milisegundos a 250 milisegundos mientras aparece un 35% más de candidatos relevantes para consultas complejas. A pesar de manejar una almohadilla de datos masiva de 800 millones de perfiles, el sistema mantuvo una incorporación precisión de retiro y entregó consultas de agregación en 100 millones de perfiles. La historia de éxito de Amazon Music refuerza aún más la escalabilidad de las soluciones de búsqueda de vectores. Su sistema de recomendación ahora administra eficientemente 1.05 mil millones de vectores, manejando cargas máximas de 7,100 consultas vectoriales por segundo en múltiples geografías para alentar las recomendaciones de música en tiempo actual para su vasto catálogo de 100 millones de canciones.
Cómo las integridades vectoriales transforman la experiencia del legatario
Los consumidores confían cada vez más en plataformas y aplicaciones digitales para descubrir rápidamente opciones de comidas saludables y deliciosas, especialmente a medida que los horarios ocupados dejan poco tiempo para la planificación y preparación de comidas. Para las organizaciones que construyen estas aplicaciones, el enfoque de búsqueda tradicional basado en palabras esencia a menudo se queda corto en ofrecer los resultados más relevantes a sus usuarios. Aquí es donde la búsqueda vectorial, impulsada por incrustaciones y comprensión semántica, puede marcar una diferencia significativa.
Imagine que es un desarrollador en una compañía de comercio electrónico que construye una aplicación de entrega de alimentos para sus clientes. Cuando un legatario ingresa una consulta de búsqueda como «Cena rápida y saludable con tofu, sin lácteos», una búsqueda tradicional basada en palabras esencia solo devolvería recetas que contienen explícitamente esas palabras exactas en los metadatos. Este enfoque tiene varias deficiencias:
- Sinónimos perdidos -Se perderían las recetas etiquetadas como «comidas de 30 minutos» en extensión de «rápidas», a pesar de que coinciden con la intención del legatario.
- Equivocación de comprensión semántica -Los platos que son saludables y densos en nutrientes, pero no usan la palabra «saludable» en los metadatos, no serían superficiales. El motor de búsqueda carece de la capacidad de comprender la relación semántica entre el valía «saludable» y nutricional.
- Incapacidad para detectar la desaparición de ingredientes -Asimismo se perderían las recetas que no contienen lácteos pero que no indican explícitamente «sin lácteos». El motor de búsqueda no puede inferir la desaparición de un ingrediente.
Esta demarcación significa que las organizaciones pierden oportunidades valiosas para deleitar a sus usuarios y mantenerlos comprometidos. Imagine que la función de búsqueda de su aplicación en realidad podría comprender la intención del legatario, correlacionando que «rápido» se refiere a comidas en menos de 30 minutos, «saludable» se relaciona con la densidad de nutrientes y «sin lácteos» significa excluir ingredientes como calostro, mantequilla o pinrel. Esto es precisamente donde la búsqueda vectorial alimentada por incrustaciones y la comprensión semántica puede transfigurar la experiencia del legatario.
Conclusión
Esta publicación cubrió conceptos esencia y beneficios comerciales de incorporar la búsqueda de vectores en sus aplicaciones e infraestructura existentes. Discutimos las limitaciones de la búsqueda tradicional basada en palabras esencia y cómo la búsqueda vectorial puede mejorar significativamente la experiencia del legatario. La búsqueda vectorial, impulsada por la IA generativa, puede detectar atributos relevantes, inferir mejor la presencia o desaparición de criterios específicos y resultados de superficie que se alineen mejor con la intención del legatario, ya sea que sus usuarios estén buscando productos, recetas, investigación o conocimiento.
La modernización de sus capacidades de búsqueda con integridades vectoriales es un movimiento importante que puede impulsar el compromiso, mejorar la satisfacción y ofrecer resultados comerciales medibles. Al tomar medidas incrementales para integrar la búsqueda de vectores, su ordenamiento puede impulsar el futuro sus aplicaciones y mantenerse a la vanguardia en un panorama digital en constante progreso.
Nuestra próxima publicación se sumergirá en un lucro semántico involuntario. Discutimos cómo ocasionar integridades semánticas usando Roca principio de AmazonConfigure los índices basados en vectores en el servicio OpenSearch y combine la búsqueda de vectores y palabras esencia para resultados aún más relevantes. Proporcionamos breviario paso a paso y código de muestra para ayudarlo a mejorar su infraestructura de servicio de OpenSearch con la búsqueda vectorial, para que sus usuarios puedan descubrir e interactuar con sus datos de forma más significativa.
Para obtener más información, consulte Amazon OpenSearch Service como una almohadilla de datos vectorialy visite nuestro Centro de migración Si está buscando orientación y capital de migración y modernización del sistema. Para obtener más publicaciones de blog sobre bases de datos vectoriales, consulte el Blog de Big Data de AWS. Las siguientes publicaciones pueden ayudarlo a obtener más información sobre las mejores prácticas de la almohadilla de datos Vector y las capacidades de servicio de OpenSearch: