无论您是想看某位演员出演的有趣电影，却怎么也想不起他的名字；还是想寻找一部剧情黑暗神秘的科幻电视剧，让您一直猜到最后，我们都能帮助您更轻松、更明智地做出下一次流媒体观看选择。
查找观看内容从未如此简单。您现在可以通过 Alexa 使用自然语言和短语描述您想看的内容进行搜索——即使您不知道具体片名。您可以从 Fire TV 主屏幕按主题、类型、演员姓名或台词进行搜索，获取相关且个性化的推荐列表，其中包括您已订阅的流媒体应用中的选项。让 Fire TV 的搜索体验变得更智能是一个持续演进的过程，随着技术和用户需求的变化而不断优化。
在 Fire TV 的早期阶段，搜索娱乐内容需要精确匹配，即必须逐字完全一致——您必须知道想要的确切片名、演员姓名或类型，搜索结果才会相关。这是因为 Fire TV 最初使用基于关键词的搜索系统来生成结果，这种方式并不适合理解自由形式的查询。
为了让 Alexa 和 Fire TV 的搜索更加智能，团队需要对屏幕内内容搜索进行优化，使其能够与自然、日常的语言交互。软件开发高级经理 Jitesh Mehta 表示，工程师和产品专家团队专注于三大项目以解决这一问题：
1）构建超越关键词匹配的搜索系统；
2）利用 Alexa 庞大的知识库来增强 Fire TV 的搜索结果；
3）采用新的排名机器学习模型，以提升结果的排序和相关性。
1）构建超越关键词匹配的搜索系统；
2）利用 Alexa 庞大的知识库来增强 Fire TV 的搜索结果；
3）采用新的排名机器学习模型，以提升结果的排序和相关性。
打造真正对话式的搜索体验
为了让用户的搜索体验更加自然，Mehta 及其团队开发了一套全新的语义系统——这是一种超越查询中关键词的搜索方式，会考虑请求的上下文。语义搜索引擎不再仅寻找精确匹配，而是试图理解搜索背后的意图，并综合考虑您提问的方式以及您通常搜索的内容类型，从而做出更精准的区分。
Mehta 说：“例如，如果您要求 Alexa 搜索‘关于狗和人类友谊的电影’，传统搜索系统可能只会返回含有狗的热门电影，而不是那些以狗与人之间情感联系为核心主题的电影。”
Mehta 说：“例如，如果您要求 Alexa 搜索‘关于狗和人类友谊的电影’，传统搜索系统可能只会返回含有狗的热门电影，而不是那些以狗与人之间情感联系为核心主题的电影。”
该搜索体验基于 Fire TV 丰富的娱乐内容和应用库进行训练，其中包括来自 IMDb 的数据。IMDb 是全球最受欢迎且权威的影视及名人内容来源，提供对演员、剧情要点、趣闻和角色的即时访问权限，帮助 Fire TV 搜索变得更加智能。
集成更多 Alexa 智能
为了训练 Alexa 区分电影内容搜索与电影 trivia 问题，团队将高级语义搜索功能集成到了 Fire TV 中。此前，Fire TV 的搜索仅基于简单的关键词匹配，因此输入电影、电视剧或演员的名称即可返回相关结果。然而，如果向 Alexa 询问某个电影情节（例如“找到汤姆·汉克斯和排球说话的那部电影”），搜索结果可能无法显示相关的电影——《荒岛余生》。
为解决这一问题，团队将 Fire TV 内容目录与这一新的语义搜索功能相结合，并融入了 Alexa 庞大的娱乐知识库。Alexa 拥有多个不同的信息系统，关键在于 Alexa 能够准确判断应调用哪个系统，以针对用户的查询提供正确的回答。
为解决这一问题，团队将 Fire TV 内容目录与这一新的语义搜索功能相结合，并融入了 Alexa 庞大的娱乐知识库。Alexa 拥有多个不同的信息系统，关键在于 Alexa 能够准确判断应调用哪个系统，以针对用户的查询提供正确的回答。
Mehta 表示：“团队需要确保 Fire TV 搜索使用 Alexa 问答系统检索到的信息——该系统存储着庞大的娱乐知识数据库——以便准确回答客户关于剧情要点等问题的查询。Fire TV 搜索经过增强，能够利用 Alexa 提供的自然语言问题理解和答案，从而呈现相关的电影或电视节目。”
使搜索结果更加相关
Fire TV 使用排名模型来确定哪些搜索结果与客户的搜索请求最相关。当您要求 Alexa 进行搜索时，该排名模型可以快速分析查询内容，并确定哪个信息系统最有可能提供最佳结果。
例如，如果您向 Alexa 发出提示“给我看有趣的电影”，Alexa 会分析您的意图（寻找幽默元素），并推荐相关的喜剧片。但是，如果您提出一个问题，如“谁执导了《教父》？”，Alexa 可能会选择另一种系统来直接回答这个特定问题，而不是显示电影标题。
例如，如果您向 Alexa 发出提示“给我看有趣的电影”，Alexa 会分析您的意图（寻找幽默元素），并推荐相关的喜剧片。但是，如果您提出一个问题，如“谁执导了《教父》？”，Alexa 可能会选择另一种系统来直接回答这个特定问题，而不是显示电影标题。
客户使用得越多，Fire TV 就越擅长处理需要随时间积累上下文的自由格式搜索，从而为所有用户提升整体体验。
Mehta 表示：“人工智能在不断演进，计算能力也在不断提升，而内容同样在持续进化。随着这些变化以快速节奏不断发生，我们和客户的期望也随之调整，这也是我们从未停止创新的原因。Fire TV 搜索才刚刚起步，我们对这一功能未来无限的可能性充满期待。”
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