Búsqueda para comercio electrónico
Puede acceder a un motor de comercio electrónico para buscar y comprar productos de un catálogo de productos disponibles. Estos productos contienen muchos campos de metadatos (talla, color, marca, etc.) junto con campos más largos, como título, descripción del producto y valoraciones. El trabajo principal del motor consiste en recuperar los resultados más relevantes, lo que genera ingresos. Los diseñadores de sitios utilizan muchas herramientas para crear una buena función de relevancia, desde valores numéricos integrados hasta modelos de ML que se basan en el comportamiento de los usuarios.
Para mejorar la experiencia de los usuarios finales, los sitios de comercio electrónico normalmente agregan una búsqueda por facetas. El motor proporciona un recuento en buckets para los valores de diferentes campos (talla, color, etc.) y la IU ofrece al usuario una lista seleccionable que se utiliza para limitar los resultados.
Algunos tipos de búsqueda para comercio electrónico dependen en gran medida de la personalización y las recomendaciones. Si una compradora busca “vestidos”, el motor de búsqueda debe buscar vestidos en los que la compradora pueda estar interesada, a pesar de que la consulta en sí es muy amplia. Como ayuda, se pueden utilizar las métricas de similitudes, como k vecinos más cercanos (k-NN).
Búsqueda de conjuntos de datos seleccionados
Realice una búsqueda en un conjunto de datos seleccionados, como el repositorio de documentos de una empresa (datos de ensayos clínicos, documentos legales, documentos de inmobiliarias, etc.). Los motores de búsqueda incluyen reglas lingüísticas y otras características específicas de los idiomas que les ayudan a descomponer bloques largos de texto en términos constitutivos (palabras de un campo o un bloque largo de texto) para buscar coincidencias. El lenguaje de consulta enriquecido permite buscar combinaciones de términos (como “vestido largo sin mangas”) en estos bloques largos de texto. No obstante, el motor no recupera todo lo que coincida, sino que usa la puntuación por relevancia para clasificar y ordenar los documentos y devuelve solo las mejores coincidencias.
Descarga de consultas
Los motores de búsqueda contienen estructuras de datos especializadas para facilitar la búsqueda de gran volumen y baja latencia. Lo más importante de estas estructuras es el índice invertido, que asigna términos individuales a una lista de documentos que incluyan dichos términos. Debido a estas estructuras de datos, los motores de búsqueda superan a las bases de datos relacionales en términos de procesamiento de consultas. La desventaja es que los motores de búsqueda no son relacionales. Es habitual ver un conjunto de base de datos relacional y motor de búsqueda. La base de datos relacional se utiliza para ofrecer los datos de la aplicación y el motor de búsqueda, para ofrecer una búsqueda relevante de baja latencia en dichos datos.