[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-semantic-search::ru":3,"gloss-cluster-semantic-search::ru":23,"gloss-next-semantic-search::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"semantic-search","core-ai","Семантический поиск (Semantic Search)","Семантический поиск — это техника поиска, которая находит результаты на основе концептуального смысла и намерения, а не требуя буквального совпадения ключевых слов между поисковым запросом и найденным контентом — работает на основе эмбеддингов, которые преобразуют и запрос, и каждый доступный для поиска документ в векторы, расположенные по смыслу в пространстве высокой размерности, так что поиск \"недорогое место поесть\" может правильно найти документ о \"бюджетных ресторанах\", даже если эти две фразы не имеют общих слов. Это фундаментальный сдвиг от традиционного поиска по ключевым словам\u002Fполнотекстового поиска (который сопоставляет по точным терминам, основам слов и синонимам из фиксированного тезауруса) к поиску, который понимает, что пользователь на самом деле имеет в виду. Для разработчиков SaaS семантический поиск — одна из самых мгновенно ценных, относительно малозатратных AI-функций для добавления в существующий продукт, потому что у большинства SaaS-продуктов уже есть доступный для поиска корпус (документация, заявки в поддержку, внутренние базы знаний, каталоги товаров, пользовательский контент), где пользователи регулярно ищут с помощью естественного, неточного языка, который традиционный поиск по ключевым словам плохо обрабатывает. Типичная реализация: встроить каждый документ (или значимый фрагмент документа) один раз с помощью модели эмбеддингов и хранить векторы в векторной базе данных; во время запроса встроить пользовательский поисковый ввод тем же способом и выполнить поиск ближайших соседей по сходству, чтобы вернуть наиболее близко соответствующие документы, отсортированные по оценке сходства. Конкретный пример: старый поиск по ключевым словам во внутренней вики компании возвращает ноль результатов на запрос \"как мне возместить расходы на командировку\", потому что фактический релевантный документ называется \"Политика возмещения командировочных расходов\" и никогда не использует слова \"возместить\" или \"командировка\". Семантический поиск правильно находит этот документ, потому что модель эмбеддингов распознаёт концептуальное пересечение между \"возместить расходы на командировку\" и \"командировочные расходы\", даже без общей лексики. В продакшне семантический поиск часто сочетается с поиском по ключевым словам в гибридном подходе (улавливая как точные совпадения терминов вроде кодов ошибок или артикулов товаров, так и концептуальные совпадения), и часто за ним следует шаг реранкинга для дальнейшего уточнения порядка результатов перед их показом пользователю или подачей в LLM в качестве контекста RAG. Семантический поиск не является строгим улучшением по сравнению с поиском по ключевым словам для любого типа запроса — запросы, содержащие точные идентификаторы (номера заказов, артикулы товаров, коды ошибок или точные имена собственные), часто лучше обслуживаются буквальным сопоставлением ключевых слов, поскольку модель эмбеддингов может посчитать два разных, но поверхностно похожих по звучанию артикула \"близкими\" в векторном пространстве, хотя на самом деле верно только точное совпадение. Это основное обоснование для гибридных архитектур поиска, которые сочетают оба сигнала, а не полностью заменяют поиск по ключевым словам, давая разработчикам концептуальное сопоставление, которое обеспечивает семантический поиск, сохраняя при этом точность, которую поиск по ключевым словам предлагает для запросов с точными значениями.","Семантический поиск находит результаты по смыслу и намерению, а не по точным ключевым словам, используя эмбеддинги для оценки сходства запроса и документов.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"embedding","Эмбеддинг (векторное представление)",{"slug":15,"name":16},"reranking","Реранкинг (Reranking)",{"slug":18,"name":19},"retrieval","Извлечение (Retrieval)",{"slug":21,"name":22},"vector-database","Векторная база данных",[24,28,32,36,39,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":31},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":35},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":31},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":27},"context-window","Контекстное окно",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":35},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":27},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]