Jak działa wyszukiwarka w Twoich rozmowach

Ctrl+F porównuje ciągi znaków, a Ty szukasz znaczenia. Wpisujesz „smutek”, a rozmowa o smutku nigdy nie użyła tego słowa, więc wyszukiwarka zwraca zero wyników mimo że materiał leży dokładnie tam, gdzie go szukasz.

Słowo „smutek” może nigdy nie paść, a mimo to cała rozmowa jest o smutku. Ktoś napisał „nie chce mi się dziś nic”, „leżę i patrzę w sufit”, „nawet kawa mi nie smakuje”. Klasyczna wyszukiwarka w Messengerze przeleci przez to obojętnie, bo szuka ciągu znaków — jeśli chcesz sprawdzić, jak daleko sięga tamten mechanizm, opisaliśmy go osobno w poradniku o szukaniu wiadomości na Messengerze.

Wyszukiwarka PodTeksT szuka inaczej: porównuje sens Twojego pytania z sensem każdego fragmentu rozmowy. Ten tekst tłumaczy, jak to robi — bez wzorów, za to z rysunkami.

Pierwsze trzy kroki dzieją się, zanim program dotknie choćby jednej wiadomości. Chodzi w nich o jedno: zrozumieć, o co właściwie pytasz.

1. 01

   Krok 1: Piszesz pytanie zwykłym językiem

   Tak jak do wyszukiwarki internetowej. Może być całe zdanie, może być jedno słowo: „czułam się samotna”, „kiedy zerwaliśmy”, „rozmowy z mamą”, „obietnice”. Cokolwiek.

2. 02

   Krok 2: Program czyta pytanie i zgaduje intencję

   Zanim zacznie szukać, zadaje sobie cztery pytania o Twoje pytanie:

   • Pytasz o konkretną osobę? Imię w zapytaniu — „z Marią”, „o tacie”.
   • Pytasz o konkretny czas? „Kiedy”, „zeszłego lata”, „w marcu 2023”.
   • Pytasz o uczucia? Smutek, złość, strach, radość.
   • Cytujesz coś dosłownie? Tekst w cudzysłowie.

3. 03

   Krok 3: W wersji premium AI rozszerza pytanie

   Twoje pytanie idzie najpierw do modelu językowego, który je rozbudowuje. Wpisałeś „zdrada” — wraca lista: oszukała mnie, kłamstwo, niewierność, zdradził, romans, zakochał się w innej.

   Po co? Bo w prawdziwej rozmowie prawie na pewno nikt nie napisał słowa „zdrada”. Ludzie piszą „zdradziłaś mnie”, „było coś z innym”, „kłamała mi w żywe oczy”.

Tu dzieje się właściwe szukanie. Najpierw pytanie zamienia się w liczby, potem trzy zupełnie różne metody przeczesują rozmowy równolegle, a na końcu porównują listy.

1. 04

   Krok 4: Tekst zamienia się w odcisk palca znaczenia

   Model AI zamienia każdy tekst w ciąg 768 liczb, który opisuje jego znaczenie. Teksty o podobnym sensie dostają bardzo podobne ciągi. „Kocham cię” i „bardzo mi na tobie zależy” mają odciski niemal identyczne. „Kocham cię” i „idę po chleb” — zupełnie różne.

2. 05

   Krok 5: Szukanie najbliższych sąsiadów w krainie znaczeń

   Twoje rozmowy mają odciski policzone wcześniej, w tle, przy imporcie. Teraz program bierze odcisk pytania i porównuje go z każdym odciskiem fragmentu. Fragmenty leżące najbliżej — to odpowiedź.

   To jest serce całego mechanizmu i powód, dla którego nie musisz trafić w słowa. Wystarczy, że pytanie i fragment mówią o tym samym.

3. 06

   Krok 6: Dwaj pozostali detektywi pracują równolegle

   Odcisk znaczenia nie wystarcza. Czasem szukasz konkretnego słowa — imienia, wulgaryzmu, daty. Dlatego w tym samym momencie pracują jeszcze dwaj inni:

   Detektyw od słów szuka dokładnych trafień^[1]. Wie, że obietnica, obiecuję, obiecałem i obiecała to jedno słowo w różnych formach — polszczyzna ma siedem przypadków, więc bez tego wyszukiwarka byłaby bezradna^[2]. Wybacza też literówki.

   Detektyw od skojarzeń zna tysiące powiązań między słowami^[3]. Jeśli ktoś napisał „zawiodłaś mnie”, a Ty pytasz o „zdradę” — on połączy jedno z drugim.

4. 07

   Krok 7: Głosowanie przy jednym stole

   Każdy detektyw ma własną listę. Program sprawdza, które fragmenty są wysoko u wszystkich trzech^[4]. Fragment drugi u jednego, trzeci u drugiego i pierwszy u trzeciego wygrywa. Fragment genialny u jednego, a u pozostałych daleko — przegrywa.

Nie musisz pamiętać słów. Wystarczy, że pamiętasz, o co Wam wtedy chodziło.

Surowy ranking to dopiero materiał. Zostało dostrojenie do intencji, druga runda dla trudnych pytań, filtr powtórzeń, ocena AI i wreszcie sposób pokazania wyniku.

1. 08

   Krok 8: Dostrojenie do tego, o co pytałeś

   Pamiętasz intencję rozpoznaną w kroku drugim? Teraz wchodzi do gry:

   • Pytanie o uczucia — fragmenty z mocnymi emocjami dostają premię.
   • Pytanie o konkretny czas — rozmowy spoza okresu wypadają z listy.
   • Pytanie o osobę — rozmowy z nią idą w górę.

   Skąd program wie, że fragment jest smutny? Liczy to osobny moduł, który mierzy ton wiadomości po polsku — z narzekaniem, wulgaryzmami i XD włącznie. Opisaliśmy go w tekście jak mierzymy sentyment bez chmury.

2. 09

   Krok 9: Druga runda dla trudnych pytań

   Niektóre pytania są z natury rozmyte. „Obietnica” pada w dziesiątkach rozmów i trudno orzec, która jest tą właściwą. Program robi wtedy coś sprytnego: bierze pięć najlepszych wyników, wyciąga z nich słowa, które się powtarzają, i szuka jeszcze raz — już z bogatszym zapytaniem.

3. 10

   Krok 10: Filtr różnorodności

   Dziesięć najtrafniejszych wyników to bardzo często dziesięć fragmentów jednej rozmowy albo dziesięć wariantów tego samego zdania. Program świadomie miesza: zamiast najwyższych ocen bierze wyniki, które różnią się między sobą^[5].

4. 11

   Krok 11: W wersji premium AI ocenia wyniki jeszcze raz

   Pięćdziesiąt najlepszych fragmentów trafia do modelu Google, który czyta każdy razem z pytaniem i wystawia ocenę trafności w skali od 1 do 10. Wynik końcowy to mieszanka: 40 procent głosowania detektywów i 60 procent oceny AI.

   To ostatni etap, na którym łapane są polskie niuanse: narzekanie, ironia, memy, wulgaryzm w roli przecinka. Ocena zostaje jednak przypięta do konkretnych wiadomości — i to jest różnica, którą rozbieramy w tekście w czym jesteśmy lepsi od ChatGPT.

5. 12

   Krok 12: Pokazanie wyniku z podświetleniem

   Dla każdego wyniku program wybiera najtrafniejsze zdanie z kontekstem wokół i podświetla pasujące słowa. Rozumie przy tym odmianę: pytałeś o „obietnicę”, podświetli też „obiecałem”.

Surowy eksport nie trafia nigdzie: plik jest parsowany w Twojej przeglądarce. Do modelu Google idą pseudonimizowane zapytania i fragmenty potrzebne do policzenia odcisków znaczenia, a w wersji premium maksymalnie 50 krótkich fragmentów do końcowej oceny trafności.

To pytanie zadawane najczęściej i całkowicie słusznie. Odpowiedź bez marketingowej mgły, punkt po punkcie:

Pod spodem: tysiące operacji na sekundę, trzy różne modele, kilka sprytnych sztuczek z lat sześćdziesiątych i dziewięćdziesiątych oraz sporo pracy nad polską morfologią. Z Twojej strony: wpisujesz, wciskasz Enter, czytasz.

Jeśli chcesz zobaczyć, co jeszcze da się wyczytać z jednej historii rozmowy poza wyszukiwaniem, zacznij od przewodnika po analizie czatu. A jeśli masz już wyeksportowany plik — wrzuć go w lobby i zadaj pierwsze pytanie.