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La Búsqueda Mejorada de Documentos con PLN integra técnicas avanzadas de Procesamiento de Lenguaje Natural en los sistemas de recuperación de documentos, mejorando la precisión, relevancia y eficiencia al buscar grandes volúmenes de datos textuales utilizando consultas en lenguaje natural.
La Búsqueda por IA es una metodología de búsqueda semántica o basada en vectores que utiliza modelos de aprendizaje automático para comprender la intención y el significado contextual detrás de las consultas de búsqueda, ofreciendo resultados más relevantes y precisos que la búsqueda tradicional basada en palabras clave.
La coincidencia difusa es una técnica de búsqueda utilizada para encontrar coincidencias aproximadas a una consulta, permitiendo variaciones, errores o inconsistencias en los datos. Comúnmente aplicada en limpieza de datos, vinculación de registros y recuperación de texto, utiliza algoritmos como la distancia de Levenshtein y Soundex para identificar entradas similares pero no idénticas.
Descubre qué es un Motor de Insights: una plataforma avanzada impulsada por IA que mejora la búsqueda y el análisis de datos comprendiendo el contexto y la intención. Aprende cómo los Motores de Insights integran PLN, aprendizaje automático y aprendizaje profundo para ofrecer insights accionables de fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.
Mejora la precisión de tu chatbot de IA con la función de omitir indexación de FlowHunt. Excluye contenido inadecuado para mantener interacciones relevantes y seguras. Usa la clase flowhunt-skip para controlar lo que se indexa y mejorar la fiabilidad y el rendimiento de tu bot.
El reordenamiento de documentos es el proceso de reorganizar los documentos recuperados según su relevancia para la consulta de un usuario, refinando los resultados de búsqueda para priorizar la información más pertinente. Es un paso clave en los sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), a menudo combinado con la expansión de consultas para mejorar tanto la cobertura como la precisión en búsquedas y chatbots impulsados por IA.
La Respuesta a Preguntas con Generación Aumentada por Recuperación (RAG) combina la recuperación de información y la generación de lenguaje natural para mejorar los grandes modelos de lenguaje (LLMs) al complementar las respuestas con datos relevantes y actualizados de fuentes externas. Este enfoque híbrido mejora la precisión, relevancia y adaptabilidad en campos dinámicos.
