A função de pesquisa da Unigraph usa uma arquitetura de pesquisa em camadas para obter uma localização precisa das informações. O sistema integra três tecnologias de pesquisa:
- Consultas de relacionamento de gráficos baseadas em indexação nativa de gráficos
- Busca de texto completo com base no Elasticsearch
- Pesquisa semântica com similaridade vetorial incorporada
A experiência real de pesquisa está disponível para o usuário:
- Consultas em linguagem natural para descobrir conteúdo potencialmente relevante (por exemplo, "encontrar as anotações do livro do ano passado sobre IA")
- Os filtros qualificam com precisão dimensões como tipo de documento/tempo de criação etc.
- Salvar modelos de pesquisa para acionamento de consultas de alta frequência com um clique
Os testes de desempenho mostram que, em uma base de conhecimento pessoal de 100.000 notas, o tempo de resposta da consulta do 90% é inferior a 300 ms. O sistema também aprende automaticamente os hábitos de pesquisa dos usuários e otimiza o pré-carregamento e a classificação dos resultados usados com frequência.
Essa resposta foi extraída do artigoUnigraph: criação de gráficos de conhecimento e mecanismos de pesquisa pessoal executados localmenteO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " O sistema de recuperação híbrido da Unigraph combina compreensão semântica e correspondência de palavras-chave
