🔍 سرچ فازی (Fuzzy Search)
تعریف:
جستجویی است که کلمات مشابه به عبارت وارد شده را نیز پیدا می‌کند، حتی اگر اشتباه تایپی، نگارشی یا جزئی در آن وجود داشته باشد.
مثال: جستجوی “کتاب” ممکن است نتایجی مانند “کباب”، “کتتب” یا “کتب” را نیز برگرداند.
مزایا:
- مناسب برای جستجوهای ساده یا تصحیح اشتباهات تایپی
- اجرای سریع با منابع کم
- پیاده‌سازی ساده با ابزارهایی مثل
LIKE,Levenshtein,trigram,fuzzywuzzy
معایب:
- درک معنای واقعی یا مفهوم ندارد
- مقیاس‌پذیری محدود در دیتابیس‌های بزرگ
- فقط شباهت سطحی/لغوی را در نظر می‌گیرد
🧠 سرچ برداری (Embedding-based Search)
تعریف:
در این روش، هر متن به یک بردار عددی در فضای nبُعدی تبدیل می‌شود که نمایانگر معنای آن است. جستجو بر اساس نزدیکی معنایی بین بردارها انجام می‌شود (مثلاً با cos similarity).
مثال: جستجوی “وکیل خوب برای طلاق” ممکن است نتایجی مانند “مشاوره حقوقی خانواده” را نیز بیاورد، چون مفاهیم نزدیک‌اند.
مزایا:
- درک معنایی عمیق از محتوا
- بسیار قدرتمند برای جستجوهای مفهومی، مخصوصاً در متن‌های طولانی یا پیچیده
- مناسب برای هوش مصنوعی، چت‌بات، سیستم‌های توصیه‌گر و پشتیبانی هوشمند
معایب:
- نیاز به پردازش اولیه (تبدیل متن به بردار)
- نیاز به مدل‌های پیشرفته مثل OpenAI Embeddings، SBERT، etc.
- سرعت پایین‌تر نسبت به فازی (مگر با استفاده از فریم‌ورک‌های خاص مثل FAISS یا Milvus)
🆚 مقایسه نهایی:
| معیار | سرچ فازی | سرچ برداری |
|---|---|---|
| نوع شباهت | لغوی (حروفی) | معنایی (مفهومی) |
| دقت در زبان طبیعی | پایین | بالا |
| سرعت اجرا | بالا (در دیتابیس کوچک) | پایین‌تر مگر با بهینه‌سازی |
| منابع مورد نیاز | کم | متوسط تا زیاد |
| مناسب برای | اپلیکیشن‌های ساده | اپلیکیشن‌های هوشمند و مفهومی |
✅ جمع‌بندی پیشنهادی:
- اگر جستجوی مفهومی و هوشمند می‌خواهی (مثلاً چت‌بات یا موتور جستجو با زبان طبیعی)، سرچ برداری بهتر است.
- اگر داده‌ها ساده و جستجوها سطحی هستند (مثل تصحیح تایپ)، سرچ فازی کافی است.
پاسخ‌ها