Del avAI i produkt och sajt
AI-sök och vektorsökning
Vektorsökning, eller semantisk sökning, jämför innebörden i en fråga med innebörden i ert innehåll i stället för att matcha bokstavskombinationer. Varje dokument omvandlas till en vektor, frågan omvandlas på samma sätt, och träffarna blir de som ligger närmast i betydelse. Det gör att en besökare hittar rätt även när den använder helt andra ord än ni gör.
Varför ren vektorsök inte räcker
Vektorsökning är svag på exakta träffar: artikelnummer, produktnamn och modellbeteckningar. Den praktiska lösningen är hybridsökning, där klassisk nyckelordssökning och vektorsökning körs parallellt och resultaten vägs samman. Det ger både förståelse för frågan och exakthet på koden kunden klistrade in.
Hur innehållet delas upp
Ett dokument indexeras inte i sin helhet utan som stycken, eftersom en vektor över tjugo sidor blir så generell att den inte matchar något. Uppdelningen behöver följa innehållets struktur, med rubriken kvar i varje del, annars tappar stycket sin kontext och träffen blir obegriplig när den visas.
Att veta om den blev bättre
Söket utvärderas mot en lista verkliga frågor med känt rätt svar, hämtade ur er egen sökstatistik. Utan den listan är det omöjligt att avgöra om en ändring hjälpte eller bara kändes bättre, och sökprojekt utan utvärdering fastnar regelmässigt i tyckande.
Vanliga frågor om den här tjänsten
Behöver vi byta ut vår nuvarande sökfunktion?
Sällan direkt. Vektorsökning läggs oftast bredvid den befintliga sökningen och resultaten vägs samman, vilket gör att exakta träffar på artikelnummer fungerar precis som förut. Det gör också att förändringen går att rulla tillbaka om utvärderingen inte visar en förbättring.
Vad kostar det att hålla indexet uppdaterat?
Mindre än de flesta räknar med. Kostnaden ligger i att skapa vektorer, och det behöver bara göras för innehåll som faktiskt ändrats. För en sajt med några tusen sidor handlar den löpande kostnaden om ett fåtal kronor i månaden, medan själva sökningen görs mot indexet utan modellanrop.
Mer inom samma område
AI-sök och vektorsökning
Sökning som förstår vad besökaren menar, inte bara vilka ord som skrevs.
RAG-assistenter
Assistenter som bara svarar utifrån era dokument, med källa angiven.
Produktinnehåll i skala
Produkttexter och metadata genererade från er strukturerade data, inte från ingenting.
