Semantic Search
Pencarian berbasis makna, bukan kata kunci
Definition
Semantic Search adalah metode pencarian yang memahami makna di balik query, bukan hanya mencocokkan kata kunci secara literal. Sistem ini menggunakan representasi embedding untuk menangkap konteks, intent, dan hubungan semantik antar informasi.
Core Mechanism
Embedding Representation
Query dan dokumen diubah menjadi vector representation untuk memungkinkan perhitungan similarity berbasis makna.
Context Understanding
Sistem tidak hanya membaca kata, tetapi memahami konteks global dari query untuk menentukan intent sebenarnya.
Similarity Matching
Hasil pencarian ditentukan berdasarkan kedekatan semantik dalam vector space, bukan keyword overlap.
System Role
Semantic Search adalah lapisan inti dalam retrieval architecture dan menjadi jembatan antara query manusia dan struktur data AI.
Key Characteristics
- Context-aware retrieval
- Intent-based matching
- Embedding-driven similarity
- Non keyword dependent
System Constraint
Semantic Search hanya valid jika didukung oleh structured embeddings, consistent vector space, dan entity-aware indexing.
Relationship Map
- Semantic Search → built on Vector Search
- Semantic Search → consumes Entity Layer
- Semantic Search → part of Information Retrieval
- Semantic Search → optimized by GEO system