Perbedaan utama antara pencarian semantik yang diajarkan pada tahun 2000-an dan pencarian semantik dalam terminologi AI di tahun 2024 terletak pada teknologi dan pendekatan yang digunakan. Berikut adalah beberapa perbedaan kunci:
Teknologi dan Pendekatan
2000-an:
1. Basis Aturan dan Ontologi:
- Pencarian semantik pada era ini sering kali menggunakan ontologi dan basis aturan untuk memahami makna kata dan hubungan antar kata. Ontologi adalah model yang merepresentasikan pengetahuan dalam domain tertentu dengan konsep dan hubungan antar konsep tersebut.
2. Pencocokan Kata Kunci yang Lebih Cerdas:
- Teknologi ini lebih berfokus pada pencocokan kata kunci yang lebih cerdas dengan menggunakan sinonim, antonim, dan variasi morfologis untuk memperluas pencarian.
3. Penggunaan Metadata:
- Metadata digunakan secara ekstensif untuk memberikan konteks tambahan pada konten, sehingga meningkatkan relevansi hasil pencarian.
4. Pendekatan Berdasarkan Logika:
- Banyak sistem pencarian semantik menggunakan logika formal dan pemrograman logika untuk menarik kesimpulan dari data.
2024:
1. Pembelajaran Mesin dan Deep Learning:
- Pencarian semantik modern menggunakan pembelajaran mesin (machine learning) dan deep learning untuk memahami konteks dan makna kata dalam skala besar. Model seperti BERT, GPT, dan varian transformer lainnya telah mengubah cara sistem memahami bahasa alami.
2. Pemahaman Kontekstual:
- Algoritma modern mampu memahami konteks yang lebih luas dari kueri dan dokumen, memungkinkan pencarian yang lebih akurat dan relevan. Ini termasuk pemahaman niat pengguna dan konteks historis pencarian.
3. Penggunaan Embedding:
- Representasi kata dan dokumen dalam bentuk vektor (embedding) memungkinkan model untuk menangkap makna kata berdasarkan konteksnya. Contoh: Word2Vec, GloVe, dan BERT.
4. Retrieval Augmented Generation (RAG):
- Teknik seperti RAG menggabungkan retrieval (pencarian) dengan generative models (model generatif) untuk memberikan jawaban yang lebih relevan dan kontekstual.
5. Pembelajaran Berkelanjutan:
- Model pencarian semantik modern mampu terus belajar dan memperbaiki diri berdasarkan interaksi dan feedback pengguna, sehingga semakin lama hasil pencarian semakin akurat.
6. Integrasi Data Multimodal:
- Pencarian semantik di 2024 juga mulai mengintegrasikan data dari berbagai sumber seperti teks, gambar, dan video untuk memberikan hasil yang lebih komprehensif.
Contoh Penerapan
- 2000-an: Sistem pencarian menggunakan ontologi kesehatan untuk mencari informasi medis dengan memahami hubungan antara gejala, diagnosis, dan pengobatan.
- 2024: Model seperti GPT-4 digunakan untuk mencari informasi medis dengan memberikan jawaban kontekstual yang relevan berdasarkan makalah penelitian terbaru, forum diskusi, dan data pasien yang dianonimkan.
Perkembangan teknologi AI telah membawa pencarian semantik ke tingkat yang lebih tinggi dengan kemampuan memahami konteks yang lebih dalam, memberikan hasil yang lebih relevan, dan terus belajar dari interaksi pengguna. Pencarian semantik modern menggunakan teknik pembelajaran mesin yang canggih untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi pencarian.
