AI-Powered Semantic Query Expansion: Инструмент для расширения семантического ядра с помощью EmbeddingGemma и OpenRouter
Ключевые факты
- 1 Инструмент использует Google EmbeddingGemma для расчета семантической близости запросов.
- 2 Генерация запросов (query fan-out) происходит через OpenRouter с использованием бесплатных LLM (Llama 4, DeepSeek).
- 3 Цель — автоматическое расширение семантического ядра и кластеризация ключей.
- 4 Код доступен на GitHub и запускается в Google Colab, не требуя локальной установки.
Инструмент, созданный Толунаем Тогулом, предназначен для автоматического расширения семантического ядра и кластеризации ключей. Механизм работы имитирует семантический поиск Google: пользователь вводит основной ключевой запрос, после чего LLM (доступные через OpenRouter, такие как Llama 4 или DeepSeek) генерирует до 15 связанных запросов. Ключевым элементом является использование EmbeddingGemma — новейшей открытой модели эмбеддингов от Google, которая рассчитывает показатель косинусного сходства (cosine similarity) между сгенерированными запросами и основным ключом. Это позволяет быстро выявлять наиболее релевантные тематики для планирования контента, семантической кластеризации и анализа контентных пробелов (Content Gap). Инструмент полностью бесплатен, работает в Google Colab и использует бесплатные API-модели, доступные через OpenRouter.