Документации связанной с - Результаты поиска

Подробное руководство по принципам работы Google Поиска

Поиск по документам — это поиск, который работает в основном с неструктурированным произвольным текстом не только с документами. Ищете ли вы веб-страницу, товар или работаете с подобранным контентом, вы используете для этого поисковую систему. Вы заходите на веб-страницу и вводите текст в поле «Поиск». Нажмите «поиск», и вы получите надеюсь актуальные элементы, отвечающие вашей информационной цели.

Усовершенствованный механизм "Связанные документы"

Функция «Связанные документы» всегда доступна в Скопус при просмотре сведений о документе или списка результатов для документа. Со следующих страниц Скопус могут быть найдены связанные документы:. Связанные по авторам, ключевым словам или источникам документы отсутствуют если в списке результатов для документа не появилась область «Связанные документы». Порядок действий здесь следующий:. Выполнение поиска связанных документов в результатах поиска документов:.

ПОСТРОЕНИЕ СПИСКОВ ВЗАИМОСВЯЗАННЫХ ДОКУМЕНТОВ (настольная версия)
Поиск связанных операций для документов
Связанные документы в Скопус
Поиск документов и данных
Связанные запросы для страниц с контентом
SERP (search engine results page)
Условия использования Системы пользовательского поиска
Что такое поиск документов?
Поиск похожих и связанных документов с помощью семантического поиска
Руководство по системам ранжирования Google Поиска
Что отображается в результатах поиска?

Совокупность операций, связанных с определением местонахождения объектов с заданными характеристиками или признаками. Процесс нахождения, отбора и выдачи определенной заранее заданными признаками информации в т. Побудительной причиной осуществления информационного поиска является информационная потребность , выраженная в форме информационного запроса. В зависимости от степени привлечения к информационному поиску технических средств и участия в нем человека различают: "ручной", "машинный" и "автоматизированный" информационный поиск.

Что такое RAG? - Объяснение генерации ответа, дополненной результатами поиска (RAG) - AWS
Ранжирование результатов – Как работает Google Поиск
Усовершенствованный механизм
Информационный поиск — Википедия
Справка XTools Pro - Поиск документов и данных
Страница результатов поиска — Википедия
Поиск похожих и связанных документов с помощью семантического поиска - SQL Server | Microsoft Learn

Генерация с дополненной выборкой RAG — это процесс оптимизации выходных данных большой языковой модели, поэтому перед получением ответа обращение идет к надежной базе знаний за пределами источников обучающих данных. Большие языковые модели LLM обучаются на огромных объемах данных и используют миллиарды параметров для получения оригинальных результатов для таких задач, как ответы на вопросы, перевод с различных языков и составление предложений. RAG расширяет и без того обширные возможности LLM в определенных доменах или внутренних базах знаний организации без необходимости переобучать модели. Это экономичный подход к улучшению результатов LLM, поэтому он остается актуальным, выверенным и полезным в самых разных условиях. LLM — это ключевая технология искусственного интеллекта, лежащая в основе интеллектуальных чат-ботов и других приложений для обработки естественного языка NLP. Цель в том, чтобы создать ботов, способных отвечать на вопросы пользователей касательно разных тематик, используя перекрестные ссылки на надежные источники знаний.

Похожие статьи