개요
Semantic Search(v0.7)를 사용하면 정확한 키워드 대신 자연어로 이전에 변환한 콘텐츠를 찾을 수 있습니다. “데이터베이스 최적화에 관한 아티클”을 요청하면, 해당 표현이 콘텐츠에 정확히 등장하지 않았더라도 Web2MD가 관련 결과를 보여줍니다.Semantic Search는 Pro 전용 기능입니다.
작동 방식
1
평소처럼 페이지 변환하기
페이지를 변환할 때마다 Web2MD는 자동으로 콘텐츠의 벡터 임베딩을 생성합니다. 별도의 조작이 필요하지 않습니다.
2
자연어로 검색하기
History를 열고 평범한 영어(또는 다른 어떤 언어로든) 쿼리를 입력하세요. Web2MD는 저장된 모든 임베딩과 쿼리를 매칭합니다.
3
순위가 매겨진 결과 받기
결과는 키워드 빈도가 아닌 의미적 관련성에 따라 순위가 매겨집니다. 개념적으로 가장 유사한 변환 결과가 먼저 표시됩니다.
언어 간 매칭
Semantic Search는 언어를 넘나들며 작동합니다. 영어 쿼리는 중국어, 일본어, 스페인어 등 다른 언어의 콘텐츠와도 매칭되며, 그 반대도 마찬가지입니다.관련 콘텐츠
페이지를 변환한 후, Web2MD는 자동으로 히스토리에서 최대 3개의 관련 아티클을 보여줍니다. 지난달에 같은 주제를 다룬 블로그 글이나 개념이 겹치는 문서 페이지처럼, 미처 알아채지 못했던 연결점을 발견하게 해줍니다. 관련 콘텐츠는 각 변환 후 Preview Card 아래에 표시됩니다.기술적 세부 사항
Embeddings
OpenAI 임베딩으로 구동되며, 모든 변환 시 자동으로 생성됩니다. 계정에 안전하게 저장됩니다.
Vector search
전체 변환 히스토리에서 빠른 유사도 검색을 위해 pgvector를 사용합니다.
사용 위치
- Extension
- API
Web2MD 팝업에서 History 탭을 열고 검색창에 쿼리를 입력하세요. 입력하는 동안 결과가 업데이트됩니다.
별도 설정 불필요
임베딩은 자동으로 생성되므로 별도로 활성화하거나 API 키를 제공할 필요가 없습니다. Pro 플랜만 있다면 저장되는 순간부터 모든 변환 결과를 검색할 수 있습니다.임베딩 생성은 서버 측에서 이루어지며, 일반적으로 변환 후 몇 초 안에 완료됩니다.