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Desbloqueie o poder da Semantic Search com o Atlas Vector Search do MongoDB

Em um mundo onde encontrar informações com rapidez e precisão é crucial, o MongoDB Atlas Vector Search pode ajudar a simplificar sua experiência de pesquisa. Imagine se o mecanismo de busca pudesse entender não apenas as palavras que você digita, mas o contexto e o significado por trás delas. É aqui que a semantic search entra em ação. Não se trata mais apenas de palavras-chave; trata-se de entender o contexto e a intenção por trás das palavras-chave e de suas queries de pesquisa.

Tabela de conteúdos

A semantic search não é uma mera palavra da moda; é um divisor de águas na forma como recuperamos informações. A semântica trata do significado das palavras e frases e de como elas se encaixam. Ela supera as pesquisas tradicionais baseadas em palavras-chave ao decifrar não apenas o significado do que você diz, mas também sua intenção, graças a tecnologias avançadas como processamento de linguagem natural (NLP), aprendizado de máquina (ML), gráficos de conhecimento e inteligência artificial.

Processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado de máquina (ML)

No centro da pesquisa semântica está a poderosa combinação de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. Essas tecnologias capacitam o mecanismo de busca a compreender as complexidades da linguagem humana. O PNL, aliado ao aprendizado de máquina, permite que o sistema não apenas reconheça palavras, mas também compreenda as nuances da linguagem, incluindo sinônimos, significados contextuais de frases e palavras-chave e até mesmo peculiaridades de linguagem específicas do usuário. Isso significa que você pode conversar com o mecanismo de pesquisa como se ele fosse um ser humano.

Por exemplo, imagine-se desejando um doce como sorvete. Com as pesquisas tradicionais baseadas em palavras-chave, você pode obter resultados apenas para consultas que correspondam exatamente ao seu termo de pesquisa — "sorvete". A pesquisa semântica, por outro lado, entende seu desejo por aquela guloseima congelada e recupera resultados relevantes para consultas correspondentes, como gelato, iogurte congelado e sundaes, mesmo que essas palavras exatas não tenham sido mencionadas explicitamente no termo de pesquisa.

Exemplo de consulta de pesquisa de sorvete
exemplo de consulta de pesquisa em manhattan
Gráficos de conhecimento

Outro elemento fundamental que impulsiona o trabalho de semantic search e a otimização de mecanismos de pesquisa é a utilização de gráficos de conhecimento. Os gráficos de conhecimento organizam as informações de forma a estabelecer relações entre várias entidades e conceitos. Ao explorar isso, seus mecanismos de semantic search podem fornecer aos resultados da pesquisa um significado mais contextual.

Inteligência artificial (IA)

Por fim, a inteligência artificial (IA) torna tudo isso possível. É basicamente o cérebro dos bastidores, ajudando o mecanismo de pesquisa a descobrir exatamente a resposta que você está procurando, mesmo que você não use as palavras exatas ou não forneça o contexto. A IA torna suas consultas de pesquisa mais inteligentes.

Qual é a diferença entre a semantic search, a pesquisa do Google e a pesquisa de texto?

Nem todos os mecanismos de pesquisa são criados da mesma forma. Vamos nos aprofundar nas distinções entre três abordagens fundamentais de pesquisa: semantic search, pesquisa do Google e pesquisa de texto.

Semantic search: conforme discutido anteriormente, essa abordagem de ponta vai além da mera correspondência de palavras-chave. Ela se esforça para entender o significado e o contexto por trás das consultas dos usuários. A semantic search prioriza a intenção do usuário e decifra não apenas o que os usuários digitam, mas por que eles estão pesquisando, fornecendo resultados de pesquisa mais precisos e relevantes.

  • Exemplo: imagine que você digita "receitas saudáveis". A semantic search mostrará receitas boas para sua saúde, e não apenas quaisquer receitas com a palavra "saudável" Ela leva em conta fatores como valor nutricional, ingredientes e preferências alimentares.

Pesquisa do Google: esse é um nome conhecido dos mecanismos de pesquisa. O Google se baseia principalmente em palavras-chave e frases para fazer a correspondência entre as consultas dos usuários e as páginas da web. Embora eficaz, essa abordagem pode, às vezes, perder as nuances da intenção do usuário. O algoritmo do Google indexa continuamente um número imenso de páginas da web para que elas possam ser recuperadas nos resultados de pesquisa quando forem feitas consultas relevantes.

  • Exemplo: imagine que você digita “receitas saudáveis”. A pesquisa do Google examinará seu vasto banco de dados de páginas da web para identificar páginas que contenham as palavras específicas "receitas saudáveis", mas talvez não considere o valor nutricional real ou os benefícios à saúde das receitas.

Pesquisa de texto: a pesquisa de texto é o conceito fundamental dos mecanismos de pesquisa. Ela se baseia em palavras-chave e tenta combinar consultas de pesquisa e documentos com base em correspondências exatas de palavras. Não leva em consideração o significado ou o contexto por trás das palavras. Ela usa algoritmos básicos de pesquisa que procuram correspondências exatas de palavras ou pequenas variações (por exemplo, stemming, stop words) em documentos.

  • Exemplo: imagine que você digita "receitas saudáveis". A pesquisa de texto procurará uma correspondência exata dessa frase em seu conteúdo indexado, podendo deixar de fora receitas que sejam genuinamente saudáveis, mas que não tenham essa redação específica.
Por que a semantic search é importante

A semantic search ganhou popularidade nos últimos anos porque aborda as limitações da pesquisa tradicional na web baseada em palavras-chave. Ela é importante por vários motivos quando se trata de recuperar informações:

  • Intenção do usuário: a semantic search se aprofunda na compreensão da intenção do usuário, indo além da mera correspondência de palavras-chave. É excelente em decifrar o contexto e o significado por trás de uma consulta de pesquisa, fornecendo resultados mais relevantes.
  • Experiência do usuário: ao fornecer resultados com base na intenção do pesquisador, a semantic search melhora muito a experiência geral de pesquisa. Os usuários podem encontrar o que procuram de forma mais eficiente, rápida e sem esforço.
  • Variação de palavras: os mecanismos de busca tradicionais muitas vezes apresentam dificuldades com sinônimos e variações de palavras. Por exemplo, "auto" e "carro" podem se referir à mesma coisa, mas a pesquisa de palavras-chave os trata de forma diferente. A semantic search, por outro lado, reconhece essas relações, garantindo que os usuários recebam resultados para ambos os termos.
  • Similaridade semântica: a semantic search consiste em encontrar itens que são conceitualmente semelhantes, mesmo que a redação seja diferente. Esse recurso é inestimável para otimizar as recomendações de conteúdo, o reconhecimento de imagens e muito mais.
Casos de uso no mundo real e exemplos em que a semantic search está fazendo a diferença

Depois de entender o impacto que os mecanismos de semantic search têm na recuperação de informações, vamos explorar como ela está sendo aplicada em cenários do mundo real. A semantic search não é apenas um conceito teórico; é uma solução prática que está transformando vários setores e aprimorando as experiências dos usuários.

  • E-commerce: imagine que você está comprando tênis de corrida online. Com a semantic search, o site não apenas mostra uma variedade de tênis de corrida, mas também sugere meias e equipamentos de treino correspondentes com base em suas preferências e metas de condicionamento físico.
  • Saúde: se você não estiver se sentindo bem e estiver pesquisando seus sintomas, a semantic search poderá lhe ajudar a encontrar artigos e conselhos relevantes sobre saúde. Ela pode fornecer informações sobre possíveis causas e remédios caseiros, ajudando-o a tomar decisões informadas sobre sua saúde.
  • Mídia e entretenimento: quando você faz login no seu serviço de streaming favorito, a semantic search pode analisar seus hábitos de visualização anteriores e sugerir filmes ou programas alinhados com seus gostos.
  • Viagens e hospitalidade: planejando sua próxima viagem? Com a semantic search, você pode transmitir suas preferências de férias ideias, e ela apresentará destinos, acomodações e atividades que correspondam às suas preferências.
  • Recrutamento: a procura por emprego pode ser estressante, mas a semantic search pode simplificar esse processo, combinando suas habilidades e objetivos de carreira com as listas de empregos, ajudando-o a encontrar o emprego dos seus sonhos sem esforço.

Esses cenários cotidianos demonstram como a semantic search pode melhorar vários aspectos de nossas vidas, compreendendo suas necessidades e fornecendo soluções personalizadas.

No mundo acelerado de hoje, o MongoDB Atlas Vector Search leva a tecnologia de pesquisa para o próximo nível. O Vector Search aprimora a intenção de pesquisa e fornece o conhecimento necessário para entender o significado semântico de uma consulta sem a necessidade de definir sinônimos. Mesmo quando os usuários não sabem o que estão procurando, o Vector Search é capaz de retornar resultados relevantes com base no significado da consulta e, por fim, melhorar a pesquisa por palavra-chave.

Mas isso é apenas o começo. A semantic search é apenas uma peça do quebra-cabeça no mundo do MongoDB Atlas Vector Search. É uma solução versátil que pode abrir uma ampla gama de possibilidades para suas aplicações orientadas por dados. Se você deseja aprimorar as recomendações, realizar pesquisas de imagens, explorar conteúdo de áudio ou aprimorar a pesquisa tradicional baseada em texto, o Atlas Vector Search tem tudo o que você precisa.

O Vector Search potencializa uma série de casos de uso importantes

Ele se integra perfeitamente a frameworks de aplicações populares e parceiros de ecossistema, como o Google Vertex AI, AWS, Azure e Databricks, fazendo com que suas aplicações com tecnologia de IA tenham melhor desempenho e forneçam resultados mais precisos.

Aproveite sua experiência existente no MongoDB Atlas para criar aplicações de pesquisa de última geração baseadas em relevância usando a mesma experiência de desenvolvedor unificada e totalmente gerenciada. Saiba mais sobre como fazer semantic search no MongoDB usando o Atlas Vector Search.

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