Un motor de căutare semantică este un sistem de recuperare a informației care înțelege sensul și intenția din spatele unei interogări de căutare, dincolo de simpla potrivire literală a cuvintelor cheie, returnând rezultate relevante conceptual chiar și atunci când documentele relevante nu conțin exact aceleași termeni folosiți în interogarea utilizatorului.
Spre deosebire de motoarele de căutare tradiționale, bazate pe potrivirea exactă sau aproximativă a cuvintelor (unde o căutare pentru „mașină electrică” ar putea rata documente relevante care folosesc termenul „vehicul EV” fără a menține exact aceleași cuvinte), motoarele de căutare semantică transformă atât interogarea, cât și documentele din baza de date în reprezentări vectoriale numerice (embeddings), care capturează sensul conceptual al textului, nu doar prezența literală a anumitor cuvinte. Similaritatea dintre interogare și documente este apoi calculată matematic în acest spațiu vectorial, identificând documente cu sens apropiat, indiferent de vocabularul specific folosit.
Această capacitate rezolvă limitări fundamentale ale căutării tradiționale bazate pe cuvinte cheie: sinonimia (cuvinte diferite cu sens similar), polisemia (același cuvânt cu sensuri diferite în funcție de context) și întrebările conversaționale complexe, formulate natural, care nu se pretează ușor la extragerea unor cuvinte cheie exacte pentru căutare tradițională.
Motoarele de căutare semantică stau la baza arhitecturilor moderne RAG folosite de asistenții AI conversaționali pentru a găsi informații relevante într-o bază de cunoștințe extinsă, precum și la baza îmbunătățirilor recente ale motoarelor de căutare comerciale mainstream, care încearcă tot mai mult să înțeleagă intenția reală din spatele întrebărilor conversaționale complexe ale utilizatorilor, nu doar să potrivească mecanic termenii căutați cu textul indexat.
