Термин глоссария

Что такое семантический поиск?

Семантический поиск — это поиск по смыслу, а не по точному совпадению слов: он находит записи, близкие по значению к запросу, даже если в них использованы другие формулировки. Он отвечает на вопрос «о чём был разговор», тогда как обычный поиск ищет буквальные вхождения фраз.

В основе семантического поиска лежат эмбеддинги — числовые векторы, которыми модель кодирует смысл текста. Запрос и фрагменты разговоров превращаются в такие векторы, а система находит записи, чьи векторы ближе всего к вектору запроса. Поэтому запрос «клиент недоволен доставкой» найдёт разговоры про «долго везли», «посылка потерялась» и «когда уже привезут», даже без этих конкретных слов.

Это принципиально отличается от полнотекстового поиска, который сопоставляет строки и спотыкается на синонимах, перефразировках, опечатках и разговорной речи. В расшифровках звонков люди формулируют одну и ту же мысль десятками способов, поэтому поиск по словам пропускает большую часть релевантного, а поиск по смыслу — нет.

Для бизнеса семантический поиск превращает архив разговоров в отвечающую базу: можно спросить естественным языком и получить все релевантные звонки — по темам, возражениям, причинам обращений, — не придумывая точных ключевых слов. Это ускоряет разбор инцидентов, поиск примеров и подготовку базы знаний.

Семантический поиск — прикладная надстройка над речевой аналитикой: он работает поверх транскриптов и извлечённых данных и делает архив само-документируемым. Тот же механизм эмбеддингов лежит в основе связывания разговоров с базой знаний для ИИ.

Как это работает в платформе

В платформе семантический поиск («по смыслу, а не по словам») работает и в фильтрах записей, и в ИИ-копайлоте. Он строится на эмбеддингах текстов разговоров и находит релевантные записи по смыслу запроса в пределах ваших данных, с изоляцией по владельцу и участникам.

Продвинутая аналитика

Связанные термины

Речевая аналитика Речевая аналитика — это автоматический анализ разговоров (звонков и переписки) для извлечения метрик, тем, тона и других данных из содержания и хода диалога. Она превращает записи в структурированные данные, по которым можно строить дашборды и принимать решения. База знаний База знаний — это структурированное собрание документов с ответами, фактами о продукте, регламентами, скриптами и типовыми решениями, которое используют люди и ИИ-системы. В контексте разговоров это ещё и источник контекста, из которого ИИ берёт достоверные сведения при обработке звонков и переписки. LLM (большая языковая модель) LLM (large language model, большая языковая модель) — это модель ИИ, обученная на больших объёмах текста и умеющая понимать и генерировать естественный язык. Она способна отвечать на вопросы, обобщать, извлекать данные и вести диалог, работая с текстом как с гибким входом и выходом.

Готовы начать?

Превратите каждый разговор в данные, знания и действия

Начните с анализа своих разговоров — без риска и без ботов. Платформа превращает архив в данные и базу знаний, а голосовые агенты подключаются, когда вы готовы.

Начать бесплатно Все тарифы и цены операций

Free-тариф, карта не нужна.