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言葉を正確に覚えていないとき、意味検索が手がかりになります。名前やコード、識別子は通常のテキスト検索が向いています。類似度は関連性を判断する参考であり、答えの証明ではありません。

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接続と有効化

  1. ローカルAI設定に従い、Ollamaと埋め込みモデルを準備し、インテリジェンスのモデル画面で接続します。
  2. 意味検索で埋め込み対応モデルを選び、有効にします。
  3. 索引画面で進行状況を確認します。検証と作成中も通常の検索は使えます。
  4. 履歴検索の検索ソース操作で意味検索を有効にします。
対象は対応する表現や利用可能なテキスト成果物の検索データです。画像の一般的な類似検索や、端末内すべてのファイルの検索ではありません。保存した内容、成果物、設定したソースに依存します。

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最初の結果を試す

この安全な例をひとつのクリップとしてコピーします。
履歴に表示され、索引化されたことを確認します。意味検索を有効にして グループで集まれるカフェ と検索してください。異なる表現でも関連するクリップが見つかる場合があります。元の内容を確認してから使ってください。 モデル、しきい値、ほかのクリップで順序は変わります。この練習は順位を保証しません。喫茶 森 の通常検索とも比較できます。

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結果がないとき

  • モデルと意味検索ソースが有効か確認します。
  • 索引済み件数、対象件数、保留、失敗を確認します。
  • 検索可能な文章があるか確認します。OCRは環境と設定に依存します。
  • 質問を簡単にし、最低類似度を確認します。厳しいしきい値は結果を省く場合があります。
  • 不足するモデルをOllamaで取得して接続情報を更新します。
  • 接続エラーはローカルAIの復旧を参照します。

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索引を管理する

インテリジェンスの索引画面で未索引の内容、失敗の再試行、再構築を操作します。意味検索の索引を削除・再構築しても、元のクリップと通常の検索は保持されます。 モデル変更では代わりの索引を作ります。比較は完了後に行ってください。無効化と保存済み索引の削除は別です。操作前にアプリの確認と診断を読んでください。 Recallは引用付きの回答を追加します。文章生成には生成モデルが必要です。