Tìm kiếm ngữ nghĩa là một công nghệ tìm kiếm tài liệu dựa trên `` độ gần ngữ nghĩa '' thay vì kết quả khớp với chuỗi từ khóa. Bằng cách sử dụng tính năng nhúng vectơ, bạn có thể thực hiện các tìm kiếm tiếp thu sự khác biệt về từ đồng nghĩa và cụm từ.
Tìm kiếm ngữ nghĩa là một phương pháp tìm kiếm chuyển đổi (nhúng) văn bản thành không gian vectơ và truy xuất các tài liệu giống nhau về mặt ngữ nghĩa dựa trên độ tương tự cosine. Nó được so sánh với loại đối sánh từ khóa thông thường như BM25. Nó nhanh chóng trở nên phổ biến như một lớp tìm kiếm trong quy trình RAG từ năm 2024 đến năm 2026.
Một cạm bẫy phổ biến trong hoạt động thực tế vào năm 2026 là “lựa chọn sai mô hình nhúng”. Nếu bạn sử dụng mô hình có mục đích chung để xử lý thuật ngữ tiếng Nhật, mức độ giống nhau sẽ giảm xuống và các tài liệu sẽ được đưa lên hàng đầu. Ngay cả trong lĩnh vực ReviewAI, để cải thiện độ chính xác của RAG, ngày càng có nhiều trường hợp việc chuyển sang một mẫu máy dành riêng cho Nhật Bản đang được xem xét vì mục đích kỹ thuật.
Xét về giá thị trường, OpenAI Embeddings có giá khoảng 0,02 đến 0,13 USD cho mỗi triệu token (tùy thuộc vào kiểu máy) và cơ sở dữ liệu vector (Pinecone/Weaviate, v.v.) có giá từ miễn phí đến vài nghìn yên Nhật mỗi tháng cho các dự án quy mô nhỏ, nhưng không có gì lạ khi chúng vượt quá 100.000 yên Nhật mỗi tháng cho hàng trăm triệu token.
"Tìm kiếm kết hợp" với tìm kiếm từ khóa đang trở thành tiêu chuẩn ngành vào năm 2026 và có nhiều ví dụ về cấu hình tích hợp tìm kiếm vectơ BM25 + sử dụng RRF (Reciprocal Rank Fusion). Do độ chính xác của việc tìm kiếm danh từ riêng và số mô hình giảm khi tìm kiếm ngữ nghĩa đơn giản, phép lai đã trở thành phương pháp lựa chọn tiêu chuẩn trong lĩnh vực này.