Búsqueda semántica
La búsqueda semántica es una técnica de búsqueda que comprende el significado y la intención detrás de una consulta, mostrando resultados según la relevancia conceptual y no sólo coincidencias exactas de palabras clave.
Comprendiendo Búsqueda semántica
La búsqueda tradicional por palabra clave compara las palabras exactas de tu consulta con los documentos. La búsqueda semántica va más allá, entendiendo lo que quieres decir. Por ejemplo, si buscas "reunión sobre presupuesto", la búsqueda semántica puede encontrar un documento titulado "Discusión sobre la planificación financiera del tercer trimestre" porque entiende que estos conceptos están relacionados. Esto se logra mediante incrustaciones vectoriales que capturan el significado del texto como representaciones numéricas. La búsqueda semántica es más flexible con distintas formulaciones, maneja sinónimos de manera natural y puede encontrar resultados relevantes aunque los términos exactos no aparezcan en el documento.
Cómo GAIA usa Búsqueda semántica
GAIA utiliza la búsqueda semántica impulsada por incrustaciones vectoriales de ChromaDB para encontrar información en todas tus herramientas conectadas. Cuando le pides a GAIA que busque algo, la búsqueda se realiza por significado en vez de solo por palabras clave. Puedes pedirle, por ejemplo, "busca el correo donde Sarah habló sobre el cronograma de lanzamiento de producto" y GAIA lo encontrará aunque el asunto del correo sea "Re: Planes para el segundo trimestre". La búsqueda semántica funciona simultáneamente sobre correos, tareas, documentos y notas.
Conceptos relacionados
Incrustaciones Vectoriales
Las incrustaciones vectoriales son representaciones numéricas de texto, imágenes u otros datos que capturan el significado semántico, permitiendo que las máquinas comprendan la similitud y las relaciones entre diferentes piezas de información.
Grafo de conocimiento
Un grafo de conocimiento es una representación estructurada de la información que organiza los datos en entidades, sus atributos y las relaciones entre ellas, permitiendo que las máquinas comprendan y razonen sobre información conectada.
Memoria basada en gráficos
La memoria basada en gráficos es una arquitectura de memoria de IA que almacena información como nodos y relaciones interconectados, permitiendo una comprensión contextual amplia y conocimiento persistente a lo largo de las interacciones.
Conciencia de contexto
La conciencia de contexto en la IA es la capacidad de comprender toda la situación que rodea una tarea o una interacción, incluyendo quién está involucrado, qué ha ocurrido antes, proyectos relacionados, fechas límite y las preferencias y patrones del usuario.
