A Zilliz új szemantikus kiemelési modellje forradalmi megközelítést hoz a keresési eredmények relevanciájának növelésében és költséghatékonyságában. Nemcsak a modell telepítését mutatják be, hanem egyszerű, közérthető magyarázatot is kapunk a fő felhasználási területekről.
A szemantikus kiemelés alapvetően különbözik a hagyományos kulcsszavas kereséstől. Itt a rendszer képes arra, hogy a szöveg jelentését vizsgálja, és ne csupán a szavak egyezését. Ennek köszönhetően a valóban lényeges mondatokat emeli ki egy adott dokumentumból, miközben elhagyja a zavaró, irreleváns részeket.
A videó szemlélteti, hogyan lehet ezzel a megoldással radikálisan lecsökkenteni az LLM (nagy nyelvi modellek) lekérdezésenkénti tokenköltségét, akár 70-80%-kal is. Vizsgálja azt a problémát, hogy a jelenlegi rendszerek sok felesleges információt továbbítanak, ami növeli a költséget és rontja a válaszok minőségét.
Gyakorlati példákon keresztül láthatjuk, hogyan találja meg az algoritmus a releváns mondatokat egy szövegből akkor is, ha azok nem tartalmazzák pontosan a keresett kifejezéseket. A bemutatott folyamatok világosan szemléltetik a szemantikus modellek előnyeit, miközben felvetik a kérdést: milyen további lehetőségeket nyithat ez a technológia az AI-alapú információkeresés új generációja előtt?
