Пошук у контексті штучного інтелекту — це сукупність методів, технік і процесів, спрямованих на знаходження, вилучення або організацію релевантної інформації з великих обсягів структурованих чи неструктурованих даних. Це передбачає формулювання запитів, семантичний аналіз, розуміння контексту й інколи — виведення нових знань з наявних даних. Пошук відрізняється від рекомендаторних або класифікаційних систем своєю основною метою: забезпечити ефективне знаходження конкретної інформації у відповідь на явний запит користувача або машини.
Варіанти використання та приклади
Пошукові технології застосовуються в вебпошуковиках, системах керування документами, базах даних і голосових асистентах. Наприклад, Google використовує складні алгоритми для індексації, ранжування та подання релевантних результатів на мільярди запитів щодня. У медицині пошук дає змогу швидко знаходити наукові статті чи картки пацієнтів. У бізнесі він оптимізує роботу з документами й доступ до внутрішніх знань.
Основні програмні інструменти, бібліотеки, фреймворки
Основні рішення — Elasticsearch, Solr (на основі Apache Lucene) і OpenSearch для масштабного текстового пошуку. У сфері ШІ Haystack, Vespa та Milvus забезпечують семантичний і векторний пошук для складних або неструктурованих даних. Бібліотеки, як-от Whoosh (Python), підходять для невеликих застосунків.
Останні розробки та тенденції
Актуальна тенденція — розвиток семантичного та векторного пошуку з використанням досягнень у галузі обробки природної мови й глибокого навчання (BERT, GPT). Інтеграція таких моделей підвищує релевантність за рахунок розуміння контексту й наміру запиту. Поєднання пошуку з чатботами й розмовними агентами відкриває нові можливості для доступу до інформації.