Modele i agenci AI

Wyszukiwanie semantyczne

Także: semantic search

Dobieranie wyników z uwzględnieniem znaczenia i kontekstu, a nie tylko identycznych słów.

Przykład w praktyce

Pytanie o wysyłkę znajduje dokument opisujący dostawę.

Co warto wiedzieć?

Wyszukiwanie semantyczne również wymaga oceny trafności.

Modele i agenci AI w praktyce

Model przetwarza informacje, a aplikacja określa dostępne narzędzia i uprawnienia. Wiarygodność odpowiedzi wymaga dobrych źródeł oraz sprawdzania wyników. Działania na kontach, treściach i zamówieniach powinny mieścić się w nadanym zakresie.

Powiązane funkcje Semly

Zobacz, gdzie wykorzystasz to pojęcie w pracy z Semly.

MCP SemlyPołącz dane i narzędzia Semly z asystentem AI. Analizuj raporty i pracuj z Leonem w rozmowie.Strony dla agentów AIUdostępniaj uporządkowaną wiedzę o firmie i formularze zapytań w kanale dla agentów.

Powiązane pojęcia

EmbeddingLiczbowa reprezentacja treści używana do porównywania podobieństw i innych zadań modelowych.RetrievalWybieranie dokumentów lub fragmentów potrzebnych do obsługi zapytania.TrafnośćDopasowanie informacji do potrzeby, kontekstu i ograniczeń użytkownika.

Dokumentacja i dalsza lektura

Definicja opracowana przez Semly. Standardy i zasady działania opisują ich twórcy: