Sémantické vyhledávání a objevování

Vyhledávání v přirozeném jazyce s pomocí AI — hlubší práce s daty, přesnější výsledky a intuitivnější přístup k informacím napříč zdroji: ve fondech, ve sbírkách, znalostních bázích i firemní dokumentaci.

Klasický fulltext hledá slova, ne význam. S pomocí umělé inteligence stavíme vyhledávání, které rozumí dotazu v přirozeném jazyce a pomáhá objevovat i to, co by uživatel sám nenašel.

S čím za námi instituce přicházejí

  • Uživatel nezná přesný termín, hledá „něco jako…” nebo se ptá celou větou.
  • Historické texty používají dobový jazyk a jiná slova, než jaká zadává dnešní čtenář.
  • Rozsáhlé archivy jsou prohledatelné, ale výsledků je tolik, že v nich podstatné zanikne.
  • Chybí doporučení a souvislosti — podobná témata, související díla, další dokumenty ke stejné osobě nebo místu.

Na co se soustředíme

  • Dotaz v přirozeném jazyce. Systém vyhodnotí záměr dotazu, zvýrazní podstatné ve výsledcích a zvládne navazující otázky.
  • Objevování souvislostí. Doporučení podobných záznamů, seskupení různých vydání jednoho díla nebo hledání podobných motivů.
  • Obohacení dat. Rozpoznávání osob, míst a dat v textu, sumarizace, abstrakty a vektorizace, díky kterým jde s obsahem pracovat do hloubky.
  • Kurátorská vrstva. Odborník může výsledky řadit do kolekcí a sérií, opravovat je a upravovat — AI mu pomáhá, ale nerozhoduje za něj.

Jak postupujeme

  1. Propojíme zdroje a metadata, ze kterých bude vyhledávání čerpat.
  2. Vybereme vhodné modely pro daný jazyk a typ obsahu a nasadíme sémantické vyhledávání a doporučování.
  3. Obohacená data ukládáme jako samostatnou vrstvu. Archivní balíčky zůstávají nedotčené a nové výstupy lze kdykoliv aktualizovat, smazat nebo znovu vytvořit.
  4. Měříme relevanci a ladíme výsledky podle toho, jak lidé skutečně hledají.

Co tím získáte

  • Výsledky podle významu, ne jen podle shody slov.
  • Rychlejší práci s rozsáhlými archivy pro veřejnost i badatele.
  • Nové cesty k obsahu přes doporučení a souvislosti.
  • Kontrolu nad daty — obohacení bez zásahu do originálu.

Kde to už funguje

Paměť novin zpřístupňuje noviny z přelomu 19. a 20. století: rozumí dotazu v přirozeném jazyce, umí interpretovat zdrojové texty a výrazně zrychluje práci s rozsáhlým archivem. Do Krameria přinášíme sémantické vyhledávání, vyhledávání podobných obrázků a dokumentů, automatické překlady, předčítání obsahu a sumarizaci článků. Makarius hledá v notových zápisech podle zadané melodie a nabízí podobná hudební díla.

Přenositelné do: znalostní báze, vyhledávání v dokumentaci a zákaznická podpora.

Máte nápad nebo projekt k probrání?

Neváhejte mi zavolat nebo napsat pro nezávaznou konzultaci.

Jan Rychtář
CEO

+420 725 523 666
Volejte v pracovní dny, 7–17 hodin

jan.rychtar@trinera.cz
Pište kdykoliv

Ozveme se vám do 2 pracovních dnů.

Nezávazná konzultace