Synergy of cosine similarity and generative artificial intelligence
DOI:
https://doi.org/10.18372/2073-4751.77.18666Keywords:
artificial intelligence, chatbot, contextual search, cosine similarity, vector, embedding, LLM, Java, PostgreSQL, pgvector, OpenAI APIAbstract
First and foremost, the synergy between cosine similarity and generative artificial intelligence in the context of developing a contextual search application is a promising direction, especially given that most search systems rely on keyword-based search. The new approach proposed by artificial intelligence is based on neural and semantic search, focusing not on individual keywords but on their context and relationships, which opens up broad possibilities for improving the accuracy and relevance of search results.
To meet users' needs, chatbots are being developed. Chatbots are utilized in various fields, including customer service, consultation, user support, and other tasks that require interaction with people through text or voice interfaces. Their popularity is constantly increasing in response to demand from users, the majority of whom regularly use chatbots in their everyday lives. The article covers concepts of artificial intelligence, AI-based chatbots, contextual search, and cosine similarity. The focus is on the application of contextual search based on artificial intelligence. An explanation of the approach and specific details of the implementation of its development is provided.
References
The value of getting personalization right–or wrong–is multiplying. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying (date of access: 16.01.2024).
Artificial-intelligence-marke. URL: https://www.nextmsc.com/report/artificial-intelligence-market (date of access: 16.01.2024).
Chatbot Statistics: What Businesses Need to Know About Digital Assistants. URL: https://masterofcode.com/blog/ai-statistics (date of access: 16.01.2024).
How ChatGPT and Generative AI Will Alter the Future of Work. URL: https://www.aberdeen.com/blog-posts/how-chatgpt-and-generative-ai-will-alter-the-future-of-work/ (date of access: 16.01.2024).
The 2023 State of Digital Customer Experience Report. URL: https://www.verint.com/wp-content/uploads/2023-state-of-digital-cx-report.pdf (date of access: 16.01.2024).
Dataplot Reference Manual. Volume 2: LET Subcommands and Library.-National Institute of Standards and Technologie. URL: https://www.itl.nist.gov/div898/software/dataplot/refman2/auxillar/cosdist.htm (date of access: 17.01.2024).
What is semantic search? URL: https://www.elastic.co/what-is/semantic-search (date of access: 17.01.2024).
PostgreSQL as a Vector Database: Create, Store, and Query OpenAI Embeddings With pgvector. URL: https://www.timescale.com/blog/postgresql-as-a-vector-database-create-store-and-query-openai-embeddings-with-pgvector/ (date of access: 17.01.2024).
Introduction to Text Embeddings with the OpenAI API. URL: https://www.datacamp.com/tutorial/introduction-to-text-embeddings-with-the-open-ai-api (date of access: 07.02.2024).
Downloads
Published
Issue
Section
License
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).