Neural Search, o en español Búsqueda Neuronal, es un acercamiento de búsqueda que utiliza modelos de redes neuronales para mejorar la precisión y relevancia de los resultados. Bajo este modelo un buscador es capaz de comprender el sentido y relación de las palabras, reducir la gestión manual de sinónimos y reglas de lenguaje, así como de personalizar resultados de acuerdo a los intereses del usuario.
Los motores de búsqueda tradicionales muestran resultados de acuerdo a las palabras clave que ingresa el usuario. O sea, muestran los resultados que más se parezcan a lo que escribió directamente el visitante.
Por ejemplo, si un usuario escribe “pantalon mezclilla”, el motor de búsqueda ingresa a la base de datos para encontrar aquellos productos que contengan estas mismas palabras y después mostrarlos como resultados.
Este acercamiento es relativamente funcional, y en muchas ocasiones ayudará a los usuarios a encontrar el producto que están buscando.
Sin embargo, este método de búsqueda no es infalible y puede tener muchas fallas.
¿Qué pasa si el usuario comete un typo?, en vez de escribir “pantalon mezclilla” podría escribir “pantalon mexclilla” hay una alta probabilidad de que el buscador no comprenda las palabras clave ingresadas y traiga resultados nulos o poco relevantes al no poder encontrar el término “mexclilla” en la base de datos.
O, ¿qué sucede si el usuario busca por síntomas y no por nombre de producto? por ejemplo en vez de escribir “aspirina”, escribe “pastilla dolor de cabeza”, un acercamiento de búsqueda sólo por palabras clave no traería resultados relevantes.
Para entregar resultados de búsqueda más precisos, además de ofrecer mejores experiencias de descubrimiento para los usuarios, se están desarrollando nuevos enfoques de búsqueda basado en Inteligencias Artifical. Uno de ellos es Neural Search.
Sin embargo antes de comprender como funciona Neural Search, debemos de comprender los enfoques de búsqueda actuales.
Acercamientos de búsqueda
Búsqueda por palabras clave y reglas
La búsqueda por palabras clave es el modelo que utilizan la mayoría de los motores de búsqueda. Este acercamiento permite entregar resultados relevantes y rápidos a tu cliente.
Sin embargo, para aumentar la efectividad del buscador y reducir al máximo las búsquedas sin resultados, se deben de crear múltiples reglas de búsqueda.
Por ejemplo, un usuario puede buscar “billetera” en vez de escribir la palabra más utilizada que es “cartera”. Si este producto no está registrado con el nombre “billetera” en tu base de datos, el sistema no mostrará resultados. Ante este problema se puede crear una regla para que “billetera” y “cartera” sean considerados como sinónimos en las búsquedas.
Generar estas reglas de lenguaje natural en tu buscador, consumirá tiempo y esfuerzo de tu equipo.
Búsqueda con Inteligencia Artificial
Hoy en día algunas plataformas de búsqueda han integrado Inteligencia Artificial a su buscador para personalizar los resultados de búsqueda de acuerdo al usuario.
Un hombre y una mujer pueden buscar “tenis para correr” dentro de un eCommerce. Pero el tenis que busca cada uno es completamente diferente. El hombre puede estar pensando en un tenis para hombre talla 9 color negro, y la mujer puede estar buscando un tenis para mujer talla 5 color azul claro.
Al incorporar Inteligencia Artificial, un buscador puede analizar el comportamiento pasado del usuario (productos vistos, artículos comprados e historial de búsquedas) para mostrarle productos acorde a sus propios intereses.
Este tipo de IA utiliza una variedad de tecnologías modernas, incluyendo machine learning y natural language processing para entregar mejores resultados de búsqueda.
Búsqueda por Vectores
Muchos de los nuevos motores de búsqueda basados en inteligencia artificial incorporan la búsqueda vectorial, que utiliza modelos de machine learning para detectar relaciones semánticas.
Los vectores de búsqueda son representaciones matemáticas (tanto de los términos de búsqueda, como de la información indexada, como la información de productos).
Los vectores permiten a los motores de búsqueda comprender el contexto de las palabras claves ingresadas. Básicamente las palabras claves de búsqueda y la base de datos se convierten en vectores, para poder entender el significado de la búsqueda y dar resultados de acuerdo al contexto.
A través de la búsqueda por vectores, un usuario puede escribir términos como “ropa para climas calientes”, “ropa para ola de calor” o “ropa para verano”, y recibir resultados relevantes para su búsqueda. Ya que el buscador comprende que el usuario busca ropa para soportar climas calurosos.
En una búsqueda por palabras clave, el usuario estaría forzado a escribir palabras muy específicas como “camisa de lino” o “pantalon algodon” para encontrar ropa que se ajuste a sus necesidades. De otra manera solo obtendría una búsqueda fallida.
En cambio, los motores de búsqueda basados en vectores entienden estos tipos de relaciones entre palabras, lo que les permite superar la búsqueda sólo por palabras clave.
Debido a esta dimensión adicional, los vectores son la opción preferida para tareas como la automatización de sinónimos, la agrupación de documentos, la detección de significado e intención en las consultas y la clasificación de los resultados de búsqueda.
En comparación con los resultados de los motores de búsqueda basados en palabras clave, la búsqueda vectorial puede ser más lenta, no escalar bien y ser más costosa
Ahora que hemos comprendido los distintos acercamientos que pueden seguir los motores de búsqueda. Podemos avanzar a lo último y más moderno en tecnología de búsqueda: Neural Search.
¿Qué es Neural Search?
Neural Search es el avance más revolucionario en el campo de la búsqueda. Une lo mejor de todos los acercamientos de búsqueda: Palabras Clave, Inteligencia Artificial y Vectores.
Neural Search, o en español Búsqueda Neuronal, utiliza modelos de redes neuronales para mejorar la precisión y relevancia de los resultados.
Si queremos entender que es Neural Search, no lo podemos hacer sin primero comprender que son las redes neuronales en software.
¿Qué son las Redes Neuronales?
Las redes neuronales son algoritmos diseñados para imitar el cerebro humano y emular el proceso de pensamiento humano.
Están formadas por nodos que se organizan en capas y se conectan entre sí mediante conexiones ponderadas. Cada nodo recibe una entrada, realiza un cálculo utilizando una función y envía una salida a las unidades de la siguiente capa.
Durante el entrenamiento, la red neuronal ajusta los pesos y los sesgos de las conexiones entre las unidades para minimizar la diferencia entre las salidas que produce y las salidas deseadas.
De manera sobresimplificada, podríamos decir que las redes neuronales son algoritmos que se optimizan a sí mismos para entregar mejores resultados.
A través de las redes neuronales un buscador es capaz de entender la semántica de las palabras del usuario y personalizar los resultados de búsqueda de forma más efectiva.
Ventajas de Neural Search
Entiende el sentido de las palabras de acuerdo al contexto
Los buscadores neuronales son capaces de entender el sentido de las palabras. Así mismo pueden detectar relaciones entre usuarios, contenidos y datos para proporcionar resultados de búsqueda personalizados y precisos.
Las plataformas de Neural Search pueden aprender representaciones complejas de datos y utilizar relaciones entre puntos de datos. Lo cuál le permite comprender el significado real de una consulta de búsqueda.
También puede aprender representaciones arbitrariamente complejas a partir de datos y utilizar relaciones entre puntos de datos. Esto le da una ventaja cuando se trata de comprender la semántica de una consulta de búsqueda.
Por ejemplo, si el usuario realiza la consulta “batería”, el buscador neuronal puede inferir si el usuario está buscando información sobre pila eléctrica, baterías para automóviles, batería como instrumentos musicales o batería como set de cocina. Esto según el contexto en el que se utiliza la palabra.
Permite realizar búsqueda a través de textos, imágenes, videos, audios o información 3D
La Búsqueda Neuronal puede ser utilizada para cualquier tipo de datos, incluyendo imágenes, videos, audio e información en 3D. Un vector que representa una imagen, por ejemplo, puede contener información sobre su forma, color y contenido, lo que es útil para relacionarla con otras imágenes.
Reduce la gestión manual de buscador
Neural Search es una inteligencia artificial previamente entrenada y optimizada. En este tipo de plataformas no es necesario agregar la mayoría de los sinónimos y reglas de lenguaje de manera manual, ya que el modelo ya los tiene incorporados.
Esto significa que los encargados de la búsqueda en los sitios web no tienen que estar constantemente controlando y corrigiendo la funcionalidad de la búsqueda al agregar sinónimos, establecer reglas de búsqueda complejas, generar títulos saturados de palabras clave o enlazar paquetes de idiomas adicionales.
Se ajusta automáticamente para ofrecer resultados de búsqueda más relevantes y personalizados
Las redes neuronales se consideran una forma de Machine Learning.
Machine Learning, aprendizaje automático en español, es una rama de la Inteligencia Artificial que permite a los ordenadores aprender y mejorar a través de la experiencia sin ser programados explícitamente.
Neural Search utiliza Machine Learning para refinar los resultados de búsqueda.
Por ejemplo, si un usuario buscó previamente "smartphone Samsung" y compró un modelo específico, Neural Search puede utilizar esta información para recomendar productos relacionados, como audífonos, cargador, o case para ese modelo de smartphone en particular.
De esta manera, Neural Search utiliza el aprendizaje automático para refinar y mejorar sus resultados de búsqueda, ofreciendo una experiencia de compra más personalizada y satisfactoria para el usuario.
Entrega resultados precisos
Los motores de búsqueda neuronales utilizan deep learning, para mejorar la precisión y personalización de los resultados de búsqueda.
Deep Learning ayuda a las plataformas de búsqueda a comprender mejor los conceptos y las relaciones entre ellos, y proporcionar resultados de búsqueda más precisos y relevantes para los usuarios.
