文本语义搜索如何操作
文本语义搜索是基于自然语言理解和机器学习技术的搜索方法，用于更精确地理解用户查询的意图并返回相关结果。操作文本语义搜索通常包括以下步骤：
收集数据：收集包含文本数据的语料库或数据集，这些数据可以用于训练语义搜索模型。
数据预处理：对文本数据进行清理、分词、去除停用词等预处理步骤，以便于后续的特征提取和建模。
特征提取：从文本数据中提取特征，例如词向量、词频等，以便机器学习模型能够理解文本信息。
模型训练：使用机器学习或深度学习技术，训练语义搜索模型，使其能够理解文本之间的语义关系，并根据用户查询返回相关的结果。
搜索操作：用户输入查询文本后，语义搜索模型会解析用户的意图，查找匹配的文本内容，并返回相关的搜索结果。
通过以上步骤，文本语义搜索可以实现更加准确和智能的搜索体验，帮助用户更快速地找到他们需要的信息。
技术干货
LLMs 诸神之战：LangChain ，以【奥德赛】之名
毫无疑问，大语言模型（LLM）掀起了新一轮的技术浪潮，成为全球各科技公司争相布局的领域。诚然，技术浪潮源起于 ChatGPT，不过要提及 LLMs 的技术发展的高潮，谷歌、微软等巨头在其中的作用不可忽视，它们早早地踏入 AI 的技术角斗场中，频频出招，势要在战斗中一争高下，摘取搜索之王的桂冠。而这场大规模的 AI 之战恰好为 LLMs 技术突破奏响了序曲。LangChain 的加入则成为此番技术演进的新高潮点，它凭借其开源特性及强大的包容性，成为 LLMs 当之无愧的【奥德赛】。
2023-5-17
技术干货
LLM 快人一步的秘籍 —— Zilliz Cloud，热门功能详解来啦！
此次我们在进行版本更新的同时，也增加了多项新功能。其中，数据迁移（Migration from Milvus）、数据的备份和恢复（Backup and Restore）得到了很多用户的关注。本文将从操作和设计思路的层面出发，带你逐一拆解 Zilliz Cloud 的【热门功能】。
2023-4-10
技术干货
向量数据库发展迎里程碑时刻！Zilliz Cloud 全新升级：超高性价比，向量数据库唾手可得
升级后的 Zilliz Cloud 不仅新增了诸如支持 JSON 数据类型、动态 Schema 、Partition key 等新特性，而且在价格上给出了史无前例的优惠，例如推出人人可免费使用的 Serverless cluster 版本、上线经济型 CU 等。这意味着，更多的开发者可以在不考虑预算限制的情况下畅用云原生向量数据库。
2023-6-15