Wyszukiwanie w kontekście sztucznej inteligencji to zbiór metod, technik i procesów mających na celu odnajdywanie, wydobywanie lub organizowanie istotnych informacji z dużych zbiorów danych – zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Obejmuje to formułowanie zapytań, analizę semantyczną, rozumienie kontekstu, a czasem także wnioskowanie nowych informacji na podstawie istniejących danych. Wyszukiwanie różni się od systemów rekomendacyjnych czy klasyfikacyjnych swoim głównym celem: umożliwia użytkownikowi lub maszynie skuteczne lokalizowanie konkretnych informacji na podstawie jawnego zapytania.
Przykłady użycia i zastosowania
Wyszukiwanie jest wszechobecne – od wyszukiwarek internetowych, przez systemy zarządzania dokumentami, bazy danych, po asystentów głosowych. Przykładowo, Google wykorzystuje zaawansowane algorytmy do indeksowania, klasyfikowania i prezentowania trafnych wyników dla miliardów zapytań dziennie. W medycynie wyszukiwanie pozwala na szybki dostęp do artykułów naukowych czy kart pacjenta. W firmach ułatwia zarządzanie dokumentami i dostęp do wiedzy wewnętrznej.
Główne narzędzia, biblioteki, frameworki
Do najważniejszych rozwiązań należą Elasticsearch, Solr (oparty na Apache Lucene) oraz OpenSearch do wyszukiwania tekstowego na dużą skalę. W AI Haystack, Vespa i Milvus umożliwiają wyszukiwanie semantyczne i wektorowe w złożonych lub nieustrukturyzowanych zbiorach. Lżejsze projekty, takie jak Whoosh (Python), sprawdzają się w mniejszych zastosowaniach.
Najnowsze rozwinięcia i trendy
Obecnie dominują wyszukiwanie semantyczne i wektorowe, wykorzystujące postępy w przetwarzaniu języka naturalnego i głębokim uczeniu. Integracja modeli takich jak BERT czy GPT zwiększa trafność wyników poprzez lepsze rozumienie kontekstu i intencji zapytania. Połączenie wyszukiwania z chatbotami i agentami konwersacyjnymi otwiera nowe możliwości dostępu do informacji.