Arama, yapay zeka bağlamında, büyük hacimli yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verilerden ilgili bilgileri bulma, çıkarma veya organize etme amaçlı yöntemler, teknikler ve süreçler bütünüdür. Sorgu oluşturma, anlamsal analiz, bağlamı anlama ve bazen mevcut verilerden yeni bilgi çıkarımı içerir. Ana amacı, bir kullanıcı veya makinenin açık bir sorgu ile belirli bilgiyi verimli şekilde bulmasını sağlamak olup, öneri veya sınıflandırma sistemlerinden bu yönüyle ayrılır.
Kullanım örnekleri ve uygulama alanları
Arama; web arama motorları, doküman yönetim sistemleri, veritabanları ve sesli asistanlar gibi birçok alanda karşımıza çıkar. Örneğin Google gibi bir arama motoru, milyarlarca sorguya sofistike algoritmalarla yanıt verir, sonuçları indeksler ve sıralar. Sağlık alanında, tıbbi makalelere veya hasta kayıtlarına hızlı erişim sağlar. Kurumsal dünyada, doküman yönetimi ve bilgiye hızlı erişim kolaylaşır.
Başlıca yazılım araçları, kütüphaneler, frameworkler
Önemli yazılımlar arasında büyük ölçekli metin araması için Elasticsearch, Solr (Apache Lucene tabanlı) ve OpenSearch bulunur. Yapay zeka tarafında Haystack, Vespa ve Milvus, karmaşık veya yapılandırılmamış verilerde semantik ve vektörel arama olanağı sunar. Whoosh (Python) gibi kütüphaneler ise daha küçük uygulamalar için hafif çözümler sağlar.
Güncel gelişmeler, evrim ve eğilimler
Günümüzde semantik ve vektörel arama öne çıkmaktadır; doğal dil işleme ve derin öğrenme modellerindeki gelişmelerden yararlanır. BERT veya GPT gibi modellerin entegrasyonu, sorgunun bağlamı ve amacının anlaşılmasıyla sonuçların alaka düzeyini artırır. Aramanın sohbet botları veya konuşmaya dayalı ajanlarla birleşmesi, bilgiye erişimde yeni imkanlar sunuyor.