Căutarea, în contextul inteligenței artificiale, reprezintă ansamblul de metode, tehnici și procese care vizează regăsirea, extragerea sau organizarea informațiilor relevante din volume mari de date structurate sau nestructurate. Acest proces implică formularea de interogări, analiza semantică, înțelegerea contextului și uneori inferența de noi cunoștințe din datele existente. Se distinge de recomandare sau clasificare prin obiectivul său principal: permiterea utilizatorului sau a unei mașini să localizeze eficient o informație specifică pornind de la o interogare explicită.
Cazuri de utilizare și exemple
Căutarea este omniprezentă în motoarele de căutare web, sistemele de management documentar, baze de date sau asistenți vocali. De exemplu, un motor precum Google utilizează algoritmi sofisticați pentru a indexa, clasifica și prezenta rezultate relevante la miliarde de interogări zilnic. În domeniul medical, căutarea facilitează accesul rapid la articole științifice sau dosare de pacienți. În mediul de afaceri, optimizează gestionarea documentelor și accesul la cunoașterea internă.
Principalele instrumente software, librării, framework-uri
Soluțiile de top includ Elasticsearch, Solr (bazat pe Apache Lucene) și OpenSearch pentru căutare text la scară largă. În AI, Haystack, Vespa și Milvus permit căutare semantică și vectorială, esențială pentru interogarea unor corpuri complexe sau nestructurate. Librării precum Whoosh (Python) oferă soluții ușoare pentru aplicații mai mici.
Ultimele dezvoltări și tendințe
Tendința actuală este către căutarea semantică și vectorială, care valorifică progresele în procesarea limbajului natural și modelele de deep learning (BERT, GPT). Integrarea acestor modele îmbunătățește relevanța rezultatelor prin înțelegerea contextului și intenției interogării. Fuziunea căutării cu chatbot-uri și agenți conversaționali deschide noi perspective pentru accesul la informații.