新功能 | OpenSearch上线定制同义词模型
业务痛点凸显了同义词功能的重要性，用户在搜索时往往会使用不同的关键词，搜索引擎若无法准确召回与之相关的内容，将影响用户的搜索效率与体验。解决这一问题的最有效方法之一是引入同义词功能。然而，面对多样化的业务场景，通用的同义词模型往往难以满足特定行业的需求。例如，在电商领域，由于业务的特殊性，会生成许多专属的品牌词、别名、简称等同义词，这就要求同义词的挖掘与维护成为提升搜索召回效果的关键。
自建同义词模型虽然常被视为解决业务痛点的方案之一，但这一过程涉及时间、人力、资源的大量投入，且模型的效果高度依赖于专业算法人员的能力。因此，往往在投入大量成本后，搜索效果并未得到预期的提升。面对这一挑战，OpenSearch推出了一款定制同义词解决方案，旨在解决上述痛点。
在进行搜索文本搜索之前，OpenSearch会对用户输入的关键词进行查询语义分析和处理，同义词功能则通过对查询词进行同义扩展，扩大召回范围，确保与查询词同义的文档被有效检索。由于不同行业、业务具有各自的特殊性，OpenSearch提供了丰富的面向特定领域的同义词模型，用户可以根据对应的行业进行简单的配置和训练，得到专属的定制同义词模型。通过控制台，用户可以查看模型效果的差异率、同义词案例对比等指标，确保模型效果符合预期后，即可在OpenSearch中使用该定制同义词模型，并支持人工干预同义词效果。
整个定制过程无需额外的数据对接、标注、模型调参、部署、运维等工作，使模型定制与搜索效果调优在较低成本下得以实现。
对于希望利用这一解决方案提升搜索效果的客户，具体使用方法请参考帮助文档。通过对比电商和医疗场景的效果，可以直观地感受到定制同义词模型带来的显著提升。总结而言，OpenSearch的定制同义词解决方案为解决业务痛点提供了一种高效、低成本的途径。
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本文为阿里云原创内容，未经允许不得转载。
自建同义词模型虽然常被视为解决业务痛点的方案之一，但这一过程涉及时间、人力、资源的大量投入，且模型的效果高度依赖于专业算法人员的能力。因此，往往在投入大量成本后，搜索效果并未得到预期的提升。面对这一挑战，OpenSearch推出了一款定制同义词解决方案，旨在解决上述痛点。
在进行搜索文本搜索之前，OpenSearch会对用户输入的关键词进行查询语义分析和处理，同义词功能则通过对查询词进行同义扩展，扩大召回范围，确保与查询词同义的文档被有效检索。由于不同行业、业务具有各自的特殊性，OpenSearch提供了丰富的面向特定领域的同义词模型，用户可以根据对应的行业进行简单的配置和训练，得到专属的定制同义词模型。通过控制台，用户可以查看模型效果的差异率、同义词案例对比等指标，确保模型效果符合预期后，即可在OpenSearch中使用该定制同义词模型，并支持人工干预同义词效果。
整个定制过程无需额外的数据对接、标注、模型调参、部署、运维等工作，使模型定制与搜索效果调优在较低成本下得以实现。
对于希望利用这一解决方案提升搜索效果的客户，具体使用方法请参考帮助文档。通过对比电商和医疗场景的效果，可以直观地感受到定制同义词模型带来的显著提升。总结而言，OpenSearch的定制同义词解决方案为解决业务痛点提供了一种高效、低成本的途径。
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