Die Suchfunktion von Unigraph verwendet eine mehrschichtige Sucharchitektur, um Informationen präzise zu finden. Das System integriert drei Suchtechnologien:
- Graph Relationship Queries basierend auf Dgraph Native Indexing
- Elasticsearch-gestützte Volltextsuche
- Semantische Suche mit eingebetteter Vektorähnlichkeit
Das eigentliche Sucherlebnis steht dem Nutzer zur Verfügung:
- Abfragen in natürlicher Sprache, um potenziell relevante Inhalte zu finden (z. B. "Finde die Buchnotizen des letzten Jahres über KI")
- Filter qualifizieren Dimensionen wie Dokumententyp/Erstellungszeitpunkt usw. genau.
- Speichern von Suchvorlagen für die Auslösung von Suchanfragen mit hoher Häufigkeit mit einem Mausklick
Leistungstests zeigen, dass die Antwortzeit von 90% bei einer persönlichen Wissensdatenbank von 100.000 Notizen weniger als 300 ms beträgt. Das System lernt außerdem automatisch die Suchgewohnheiten der Benutzer und optimiert das Vorladen und Sortieren häufig verwendeter Ergebnisse.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelUnigraph: Aufbau von lokal laufenden Wissensgraphen und persönlichen SuchmaschinenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Das hybride Retrieval-System von Unigraph kombiniert semantisches Verständnis und Schlüsselwort-Matching
