3 Solusi Pencarian Hibrida Teratas di Tahun 2024

Bisnis pencarian Google adalah Akhirnya menghadapi pesaing yang nyata.

Perusahaan pencarian AI baru bernama Perplexity, yang berfokus pada pembangunan dan perluasan pengetahuan, telah mencapai 10 juta pengguna aktif bulanan (MAU) pada awal 2024, mengalami tingkat pertumbuhan bulan ke bulan yang mengejutkan sebesar lebih dari 40%.

Saat artikel ini ditulis, MAU-nya bisa berada di antara 40 juta hingga 50 juta. Dibandingkan dengan MAU pencarian Google, MAU-nya masih sangat kecil. Namun, yang benar-benar menjanjikan adalah pengalaman pencarian baru yang ditawarkannya, tidak hanya berfokus pada apa yang Anda ketahui, misalnya menampilkan hasil berdasarkan pencarian kata kunci, tetapi juga memperluas pengetahuan Anda saat Anda tidak yakin apa yang harus dicari, misalnya tidak tahu kata kunci yang harus dicari. 

Itu didukung oleh pencarian hibrid. 

Apa itu Pencarian Hibrida?

Pencarian hibrid adalah teknik pencarian tingkat lanjut yang menggabungkan kekuatan pencarian kata kunci tradisional (berbasis kata kunci) dengan kemampuan pencarian semantik modern (berbasis maksud). 

Hasil mesin pencari terutama bergantung pada pencocokan kata kunci. Misalnya, jika Anda mencari ponsel pintar terbaik dengan kamera definisi tinggi, pencarian kata kunci tradisional hanya menampilkan hasil dengan kata kunci "ponsel pintar" dan "kamera definisi tinggi", tetapi Anda mungkin kehilangan informasi seperti ulasan, perbandingan, dan wawasan khusus konteks lainnya seperti kinerja dalam cahaya rendah, kemampuan video, dan lainnya.

Namun, pencarian semantik memahami maksud Anda saat membeli ponsel pintar, tetapi Anda dapat memperoleh hasil yang lebih akurat dan serangkaian hasil yang komprehensif dengan menggabungkan pencarian kata kunci dan pencarian semantik. Dan inilah yang dimaksud dengan pencarian hibrida.

Mengapa Pencarian Hibrida Penting pada tahun 2024?

Tahukah Anda bahwa perusahaan e-commerce papan atas seperti Amazon dan eBay menggunakan algoritma pencarian hibrida untuk rekomendasi yang lebih baik dan pengalaman yang lebih baik? Di bidang startup, mereka bergerak lebih cepat lagi. Misalnya, startup Moonsift yang berbasis di Inggris memanfaatkan pencarian hibrida untuk membantu pembeli online menemukan produk yang mereka sukai. Pengayak bulan menawarkan ekstensi browser e-commerce bagi pengguna untuk mengatur papan belanja dengan produk-produk dari seluruh internet, dan itu penting untuk memberikan pengguna hasil atau layanan yang mereka inginkan. 

Memberikan pengguna pengalaman yang sempurna dan membuat pengguna merasa dipahami adalah penting, dan itulah mengapa pencarian hibrida penting pada tahun 2024. 

Solusi Pencarian Hibrida Teratas di Tahun 2024

Ada banyak alat pencarian hybrid yang tersedia di pasaran. Di bawah ini kami telah meneliti tiga alat pencarian hybrid teratas solusi pencarian hibrida yang menurut Anda patut untuk dicek.

#1 Kerucut Pinus

Platform Pinecone adalah basis data vektor berbasis cloud yang dirancang untuk aplikasi pencarian. Platform ini menggabungkan pencarian vektor dengan kata kunci dan filter metadata yang umum untuk mendapatkan hasil terbaru dan relevan. Platform ini menawarkan antarmuka API pengguna untuk kemampuan pencarian semantik dan multimoda serta layanan pembuatan kandidat. Pembuatan solusi AI menjadi mudah dengan infrastrukturnya yang bebas repot. 

Fitur Utama Pinecone

• Solusi Lengkap: Menggabungkan pencarian kata kunci dan semantik dalam satu sistem, menyederhanakan implementasi dan manajemen.
• Relevansi yang Dapat Disesuaikan: Sesuaikan dengan mudah keseimbangan antara kecocokan yang tepat dan konsep terkait agar sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda.
• Aplikasi serbaguna: Berfungsi pada berbagai jenis konten termasuk teks, gambar, dan audio, membuatnya cocok untuk beragam kasus penggunaan bisnis.
• Skalabilitas: Menangani data bervolume besar secara efisien, tumbuh bersama bisnis Anda tanpa masalah kinerja.
• Mudah digunakan: Terintegrasi secara mulus dengan sistem yang ada melalui API yang mudah digunakan, mengurangi kerumitan teknis.
• Akurasi yang Ditingkatkan: Meningkatkan ketepatan pencarian dengan mempertimbangkan istilah spesifik dan konteks keseluruhan, sehingga menghasilkan pengalaman pengguna yang lebih baik.
• Hemat Biaya: Menghilangkan kebutuhan akan berbagai solusi pencarian, sehingga berpotensi mengurangi biaya operasional dan kompleksitas.
• Dapat beradaptasi: Mendukung berbagai model pencarian standar industri, memungkinkan fleksibilitas dalam implementasi berdasarkan persyaratan bisnis tertentu.

Kasus penggunaan:

Pinecone berguna dalam memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi, kesamaan pencarian secara real-time, dan membuat aplikasi AI yang memerlukan kemampuan pencarian yang cepat dan akurat. Beberapa kasus penggunaan pinecone adalah: 

• Pencarian Produk E-commerce: Meningkatkan penemuan dan relevansi produk.
• Jawaban Pertanyaan Domain Terbuka: Meningkatkan akurasi dalam kueri pengetahuan umum.
• Chatbot Kontekstual: Menyediakan respons yang lebih relevan dalam AI percakapan.
• Pengalaman Pencarian yang Dipersonalisasi: Menyesuaikan hasil berdasarkan preferensi dan perilaku pengguna.
• Pengambilan Generasi Augmented (RAG): Meningkatkan keluaran model bahasa dengan pengambilan informasi yang relevan.
• Pencarian Perusahaan: Meningkatkan pengambilan informasi di seluruh data perusahaan yang beragam.
• Sistem Rekomendasi Konten: Menyarankan konten yang relevan kepada pengguna.

Studi kasus:

Mari kita telusuri studi kasus tentang bagaimana Pinecone membantu Kesuksesan Entrapeer.

Tantangan: Entrapeer adalah platform dengan 200 ribu kasus penggunaan dan 3 juta profil perusahaan rintisan, yang menghadapi tantangan dalam hal volume pemrosesan data. Sulit bagi pengguna untuk memperoleh wawasan cepat dan menavigasi kumpulan data yang sangat canggih. Proses eksplorasi memakan waktu dan tidak efisien, sehingga berdampak negatif pada pengambilan keputusan. 

Larutan: Mereka menerapkan teknologi basis data vektor Pinecone untuk membantu akses data. Dengan menggunakan penyematan, Pinecone menyederhanakan pemrosesan data besar-besaran dan memberikan wawasan yang lebih cepat.

Hasil yang dicapai: Coba tebak, implementasi pinecone ternyata berdampak positif dalam berbagai cara. Pertama, platform mulai memproses ribuan kasus penggunaan dan menerima jutaan profil startup. Sebelumnya, hal itu dilakukan secara manual, jadi hasilnya mengejutkan dalam konteks pengurangan overhead pemrosesan sebesar 99%. 

Keunggulan lainnya adalah navigasi cepat klien terhadap kumpulan data dan pengambilan keputusan yang sangat efisien yang membantu platform tetap menjadi pemimpin di pasar.

Tautan situs web resmi: https://www.pinecone.io/

#2 Menenun

Weaviate adalah penyedia basis data vektor sumber terbuka, dan menawarkan pencarian Hibrida sebagai salah satu fitur utamanya. Tim ini telah berkembang pesat hingga lebih dari 80 karyawan dan melayani klien perusahaan rintisan dan perusahaan besar.  

Pencarian hibrida Weaviate menggunakan vektor jarang (untuk pencarian kata kunci) dan vektor padat (untuk pencarian semantik) untuk mewakili makna dan konteks kueri dan dokumen pencarian.

Fitur Utama Weaviate:

• Menggabungkan beberapa algoritma pencarian untuk meningkatkan akurasi dan relevansi
• Lingkaran umpan balik generatif: Mengambil hasil yang dihasilkan dari model, memvektorisasikannya, dan menyimpannya kembali ke dalam database untuk penggunaan di masa mendatang. Hal ini menciptakan siklus pembuatan, penyimpanan, dan pengambilan data yang dapat meningkatkan kemampuan aplikasi AI.
• Pemrosesan waktu nyata: Kemampuan untuk mencari dan memperbarui data secara real-time, bahkan saat data sedang diimpor atau dimodifikasi
• Arsitektur hemat biaya: Penyeimbangan strategis antara kecepatan dan biaya, dengan kemampuan mengelola kumpulan data besar tanpa menyimpan semuanya dalam memori
• Fleksibilitas: Mendukung berbagai bahasa pemrograman dan kueri GraphQL
• Skalabilitas: Dirancang untuk diskalakan secara horizontal guna menangani kumpulan data besar dan volume kueri tinggi
• Multi-moda: Mampu menangani berbagai tipe data, termasuk teks, gambar, dan lainnya, membuatnya serbaguna untuk berbagai aplikasi
• Integrasi Model AI: Terintegrasi secara mulus dengan berbagai model AI dan pembelajaran mesin

Kasus Penggunaan:

Weaviate sebagian besar cocok untuk aplikasi yang membutuhkan pemahaman kontekstual seperti chatbot atau mesin pencari berbasis AI. Beberapa kasus penggunaan Weaviate adalah:

1. Pencarian Produk E-commerce:
   • Meningkatkan penemuan produk dengan menggabungkan kecocokan kata kunci yang tepat dengan item yang terkait secara semantik
   • Meningkatkan pengalaman pengguna dan berpotensi meningkatkan tingkat konversi
2. Sistem Rekomendasi Konten:
   • Memberikan saran konten yang lebih relevan dengan memahami istilah spesifik dan konteks keseluruhan
   • Meningkatkan keterlibatan pengguna dan waktu yang dihabiskan di platform
3. Sistem Manajemen Pengetahuan:
   • Memfasilitasi pengambilan informasi yang lebih efisien di lingkungan perusahaan
   • Meningkatkan produktivitas karyawan dengan memberikan hasil pencarian yang lebih akurat

Studi kasus:

Tantangan: Instabase adalah Platform Aplikasi AI tingkat perusahaan, yang memproses lebih dari 500 ribu dokumen per hari. Tantangannya cukup jelas, yaitu pemrosesan dan pemahaman dokumen karena menangani data yang sangat banyak setiap hari. Mereka memilih Weaviate karena fleksibilitas yang diberikan oleh alat sumber terbuka terkemuka tersebut sekaligus mencapai metrik kinerja penting Instabase lebih baik daripada basis data lain yang mereka uji.

Larutan: Instabase menggunakan Weaviate untuk mendukung platform AI Hub mereka dan menangani tantangan data yang kompleks di berbagai industri. 

Solusinya adalah menggunakan Weaviate untuk membuat pemahaman data menjadi lebih sederhana. Berkat kemampuan integratif arsitektur modularnya, Weaviate membantu mengklasifikasikan, memvalidasi, dan mengekstrak data yang dapat digunakan, sehingga membuat dokumen terstruktur dan dapat diakses dengan baik dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik.

Hasil: Menjadi basis data vektor sumber terbuka asli AI, ini secara signifikan meningkatkan relevansi pencarian dan kecepatan ekstraksi data.

Tautan situs web resmi: https://weaviate.io/

#3 Pencarian Elastis 

Elasticsearch adalah plugin mesin pencari sumber terbuka populer yang mampu menangani beragam jenis data. Plugin ini dikenal karena kemampuan pencariannya yang sangat cepat dan relevansi yang sangat baik. Perusahaan di balik Elasticsearch adalah Elastic, yang telah berdiri sejak 2012 dan telah berkembang pesat sejak didirikan dan menjadi perusahaan publik pada tahun 2018.

Fitur Utama Elasticsearch:

• Kemampuan pencarian teks lengkap: Memanfaatkan struktur indeks terbalik untuk pencarian yang cepat dan efisien di seluruh volume data teks yang besar, mendukung kueri kompleks dan pencarian frasa.
• Skalabilitas: Kemampuan untuk menskalakan secara horizontal di beberapa node dalam sebuah kluster
• Pemrosesan waktu nyata: menawarkan kemampuan pencarian dan analitik hampir real-time, memungkinkan penyerapan data cepat dan pencarian langsung
• Fleksibilitas: Dukungan RESTful API dan JSON memudahkan integrasi dengan berbagai bahasa pemrograman dan alat
• Bebas skema dan berorientasi pada dokumentasi: Memungkinkan penyimpanan data yang fleksibel tanpa memerlukan skema yang telah ditentukan sebelumnya, dan penyerapan data terstruktur dan tidak terstruktur dengan mudah
• Dukungan geospasial: Kemampuan untuk menangani kueri dan analitik berbasis lokasi secara efisien
• Pemulihan node otomatis: Fitur bawaan yang membantu menjaga kesehatan cluster ketika node gagal atau meninggalkan cluster
• Replikasi lintas klaster: Memungkinkan replikasi indeks dari satu kluster Elasticsearch ke kluster lain; berguna untuk pemulihan bencana, lokalitas data, dan skenario pelaporan terpusat
• Keamanan tingkat atas: Mendukung multi-tenancy dan menyediakan fitur keamanan yang kuat, termasuk kontrol akses berbasis peran, enkripsi, dan pencatatan audit

Kasus Penggunaan:

Plugin pencarian elastis paling cocok untuk situs web e-commerce, lab keamanan, dan terutama yang membutuhkan pencarian produk tingkat lanjut, mesin rekomendasi, dan sistem manajemen pengetahuan perusahaan. Berikut ini adalah beberapa kasus penggunaan pencarian elastis:

• Pencarian Data Geospasial
• Analisis Data Log dan Peristiwa
• Mesin Pencari Situs Web dan E-commerce
• Intelijen Bisnis

Studi kasus:

Tantangan: Tantangan pertama dan terpenting adalah meningkatkan basis pengguna dan log data yang menyertainya. Sistem pencatatan Etsy menerima spam dan menjadi lambat. Karena para teknisi tidak dapat mengumpulkan atau menyimpan semua log di satu tempat, mereka tidak dapat menghubungkan data untuk mendapatkan analisis. Jadi, sistem tersebut menuntut kemampuan analisis yang lebih canggih.

Teknologi: Alat pencarian elastis adalah teknologi utama yang digunakan untuk membuat infrastruktur ini. Alat ini tidak gratis, tetapi Etsy membayar biaya berlangganan tahunan untuk menggunakan versi Elastic Search berbasis cloud. Alat ini menjadi salah satu solusi pencatatan terbaik.

Hasil: Etsy memindahkan pemrosesan log dari tempat asalnya dan mereka menyadari bahwa migrasi ke Etsycloud menciptakan solusi pencatatan log terbaik bagi para pengembangnya. Mereka mulai membuat representasi visual dari data log mereka yang membantu dalam memperoleh wawasan tentang cara kerja sistem mereka. Akhirnya, mereka mampu melakukan apa yang mereka cari selama bertahun-tahun - analisis hebat dari data log mereka.

Tautan situs web resmi: https://www.elastic.co/elasticsearch

Perbandingan 3 Solusi Pencarian Hibrida 

Fitur	Kerucut pinus	Menenun	Pencarian Elastis
Skalabilitas	Spesialis dalam pencarian semantik berbasis vektor	Menggunakan pencarian semantik dengan penyematan vektor	Menggabungkan pencarian teks lengkap dengan pencarian hibrida tingkat lanjut
Integrasi	Bekerja secara mulus dengan model pembelajaran mesin	Terintegrasi dengan baik dengan model ML dan mendukung beragam tipe data	Mudah terintegrasi dengan berbagai sumber data dan alat eksternal
Pencarian waktu nyata	Dirancang untuk pencarian real-time dan berkinerja tinggi	Mendukung kemampuan pencarian semantik waktu nyata	Menyediakan pencarian dan analitik waktu nyata dengan kinerja yang kuat
Fleksibilitas	Berfokus pada pencarian vektor dan sistem rekomendasi	Mendukung berbagai jenis data dan kasus penggunaan	Mampu melakukan kueri kompleks dan filter terperinci
Fitur lanjutan	Terbaik dalam kesamaan vektor berdimensi tinggi dan pembaruan waktu nyata	Mendukung pencarian semantik dan fungsi grafik pengetahuan yang kuat	Membantu dalam pencarian teks lengkap yang komprehensif, agregasi, dan penyaringan

Kesimpulan:

Mengantisipasi Google menghadapi pengawasan lebih ketat dari Departemen Kehakiman AS (DoJ), hal ini akan mengirimkan gelombang kejut ke seluruh bisnisnya termasuk bisnis pencarian Google. Hal ini akan mendorong adopsi lebih banyak jenis pengalaman pencarian baru untuk menyamai pesaing barunya seperti Perplexity. Artinya bagi dunia adalah sementara data terus tumbuh dan kebutuhan pengguna berubah, penting untuk melampaui pencarian kata kunci dasar dan mengadopsi solusi pencarian hibrida ke dalam tumpukan produk Anda, untuk meningkatkan pengalaman pengguna saat menangani pertanyaan rumit, dan tetap kompetitif dan relevan.