Technische Umsetzung der semantischen Analyse und Abfrageoptimierung
Das Modul "Intelligente Suche" von Open Researcher nutzt NLP-Technologie, um rohe Benutzereingaben dreifach zu verarbeiten: zuerst die Absichtserkennung, die die Art des Forschungsbedarfs des Benutzers durch Analyse der Satzstruktur bestimmt; dann die Anfrageerweiterung, die automatisch relevante Begriffe und Qualifizierer hinzufügt; und schließlich die Erstellung einer strukturierten Suchgrammatik. Wenn ein Nutzer beispielsweise "KI-Anwendung für die Medizin" eingibt, kann das System daraus eine präzise Suchanfrage machen: "(Künstliche Intelligenz ODER KI) AND (Gesundheitswesen ODER Diagnose) AND (2023..2025)".
Diese Funktion verbessert die Relevanz von Suchergebnissen erheblich, wobei Testdaten eine Verbesserung von 62% bei den Treffern auf dem ersten Bildschirm im Vergleich zu herkömmlichen Suchmaschinen zeigen.Das System verfügt auch über kontextbezogene Speicherfunktionen, die eine kontinuierliche Optimierung der Suchstrategie über mehrere Dialogrunden hinweg ermöglichen. Technisch gesehen beruht diese Funktion auf der tiefen Integration der Firecrawl-API und der Echtzeitanalyse der Suchsemantik durch das Anthropic-Claude-Modell.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpen Researcher: ein KI-Forschungsassistent zur Analyse von Webinhalten in EchtzeitDie
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