Uit je beschrijving blijkt dat je een set zoekresultaten hebt binnen een OpenSearch-omgeving, gericht op technische handleidingen met veel vaktermen en afkortingen. Gebruikers klikken vooral op documenten 101 en 102, terwijl documenten 201 en 202, die ook relevant zijn, minder worden aangeklikt. Dit geeft aan dat er mogelijk een discrepantie is tussen de zoekresultaten en de daadwerkelijke gebruikersvoorkeuren, of dat de relevantie niet goed wordt weergegeven. **Analyse van je data en zoekgedrag:** - **Gebruikersfeedback en klikgedrag:** Klikgedrag suggereert dat documenten 101 en 102 als relevanter worden ervaren dan 201 en 202, ondanks dat deze laatste ook relevant zijn. Dit kan wijzen op problemen in de ranking of dat de zoekopdrachten niet goed aansluiten bij de inhoud van deze documenten. - **Type zoekopdrachten:** Gebruikers gebruiken zowel formele als informele terminologie, wat wijst op een divers zoekgedrag. Daarnaast bevat de inhoud veel vaktermen en afkortingen, wat de zoekcomplexiteit verhoogt. - **Content en metadata:** De inhoud van de documenten en de gebruikte metadata (bijvoorbeeld tags, titels, samenvattingen) spelen een cruciale rol in het bepalen van relevantie. **Suggesties voor het verbeteren van de relevantie met machine learning technieken:** 1. **Gebruikersfeedback en klikgegevens gebruiken voor supervisie:** - Verzamel en analyseer klik- en zoekdata om te begrijpen welke documenten daadwerkelijk relevant zijn. - Implementeer click-through rate (CTR) analyses en gebruik deze data om een learning-to-rank-model te trainen dat beter inspeelt op gebruikersvoorkeuren. 2. **Relevantie leren met machine learning:** - Gebruik supervised learning modellen zoals Gradient Boosted Trees of neural networks om de ranking te optimaliseren op basis van features zoals tekstinhoud, metadata, en klikgedrag. - Train deze modellen op historische data om de kans te voorspellen dat een document relevant is voor een gegeven zoekopdracht. 3. **Natuurlijke taalverwerking (NLP):** - Pas NLP-technieken toe zoals woord- en zinsembeddings (bijvoorbeeld Word2Vec, BERT) om semantische overeenkomsten tussen zoektermen en documentinhoud te verbeteren. - Gebruik alias- en synoniemenlijsten om de variatie in formele en informele zoektermen te ondervangen. 4. **Vaktaal en afkortingen:** - Bouw een domeinspecifieke thesaurus of ontologie die vaktermen en afkortingen omvat, en gebruik deze om zoekopdrachten en documenten te normaliseren. - Implementeer query-expansie technieken om zoektermen te verruimen met synoniemen en gerelateerde termen. 5. **Personalization en contextuele ranking:** - Gebruik gebruikersprofielen en geschiedenis om de relevantie af te stemmen op individuele gebruikersvoorkeuren. - Pas contextuele ranking toe om zoekresultaten aan te passen op basis van bijvoorbeeld het gevonden zoekgedrag en eerdere interacties. 6. **Evaluatie en continue optimalisatie:** - Voer regelmatig A/B-tests uit met verschillende rankingmodellen. - Meet KPI’s zoals CTR, tijd op pagina, en tevredenheid om de effectiviteit te monitoren en verder te optimaliseren. Door deze machine learning en NLP-technieken toe te passen, kun je de relevantie van je zoekresultaten verbeteren en beter inspelen op de complexe en variëteit aan zoekopdrachten binnen je technische handleidingen.

Op basis van uw beschrijving analyseer ik uw situatie en geef concrete machine learning suggesties: **Probleemanalyse:** - Gebruikers vinden documenten 101/102 relevant, maar overslaan 201/202 die objectief gezien ook relevant zijn - Waarschijnlijke oorzaak: terminologiekloof tussen gebruikerszoekopdrachten (informeel) en documentinhoud (formeel/technisch) **Aanbevolen ML-technieken voor OpenSearch:** 1. **Query Expansion met Word Embeddings** - Train een word2vec- of BERT-model op uw handleidingencorpus - Automatisch expandeer zoektermen met technische equivalenten (bijv. "reset" → "herstel", "hard reset", "fabrieksinstellingen") 2. **Learning to Rank (LTR)** - Gebruik klikgegevens als implicit feedback (documenten 101/102 = positieve voorbeelden) - Train een LTR-model dat relevante maar ondergeklikte documenten (201/202) hoger rangschikt 3. **Synonyms Management met ML** - Genereer automatisch een synonymenlijst op basis van: - Co-occurrence patterns in uw documenten - Gebruikersklikgedrag en query logs - Externe kennisbronnen (bijv. technische woordenboeken) 4. **Contextuele Embeddings voor Semantische Zoekopdracht** - Implementeer dense vector search met BERT-achtige modellen - Hiermee herkent u semantische overeenkomsten beyond exacte term matching **Praktische implementatiestappen:** 1. Verzamel query logs en klikgegevens voor trainingdata 2. Start met een eenvoudig synonymenmodel als quick win 3. Implementeer geleidelijk geavanceerdere LTR-modellen 4. Monitor CTR en relevantiemetrics voor documenten 201/202 **Tools voor OpenSearch:** - OpenSearch kNN search voor vector similarity - OpenSearch ML Commons voor custom modellen - Apache Lucene's Learning to Rank implementatie Zou u meer details kunnen delen over uw huidige indexstructuur of specifieke problemen met bepaalde zoektermen?