Unigraphの検索機能は、レイヤー検索アーキテクチャを採用し、正確な情報ロケーションを実現します。システムは3つの検索技術を統合しています：
- Dgraphネイティブ・インデックスに基づくグラフ関係クエリ
- Elasticsearchを使った全文検索
- 埋め込みベクトル類似度による意味検索
実際の検索体験はユーザーが利用できる：
- 関連する可能性のあるコンテンツを発見するための自然言語クエリ（「AIに関する昨年のブックノートを探す」など）
- ドキュメントの種類や作成時間などのディメンションを正確にフィルタリングします。
- 高頻度のクエリをワンクリックでトリガーできる検索テンプレートの保存
性能テストによると、10万ノートサイズの個人知識ベースにおいて、90%のクエリ応答時間は300ミリ秒未満である。また、システムは自動的にユーザーの検索習慣を学習し、頻繁に使用される結果のプリロードとソートを最適化する。
この答えは記事から得たものである。Unigraph：ローカルで動作する知識グラフとパーソナル検索エンジンの構築について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Unigraphのハイブリッド検索システムは意味理解とキーワードマッチングを組み合わせる
