怎么部署文本语义搜索怎么用
部署文本语义搜索通常会涉及几个步骤：
数据准备：准备需要被搜索的文本数据集，确保文本数据集被正确预处理和清洗，以便能够进行语义搜索。这可能包括文本分词、去除停用词、词干提取等操作。
特征提取：使用适当的自然语言处理技术或深度学习方法提取文本特征。常用的技术包括词嵌入（Word Embeddings）或预训练的语言模型（如BERT、GPT等）。
索引构建：构建一个索引结构，将文本数据的特征向量存储在索引中，以便能够快速地搜索相似文本。
检索与评估：利用构建好的索引实现文本语义搜索功能。用户输入一个查询文本，系统会通过计算查询文本的特征向量，并在索引中查找相似的文本。评估检索结果的准确性和效率，并根据需要进行优化。
使用文本语义搜索的具体步骤可能会根据具体的应用场景和技术选择有所不同。您可以选择合适的工具和库来帮助您完成这些步骤，例如使用Elasticsearch、Solr、或者自定义的深度学习模型。希望这些信息能帮助您开始部署文本语义搜索并进行使用。
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
我决定给 ChatGPT 做个缓存层 >>> Hello GPTCache
我们从自己的开源项目 Milvus 和一顿没有任何目的午饭中分别获得了灵感，做出了 OSSChat、GPTCache。在这个过程中，我们也在不断接受「从 0 到 1」的考验。作为茫茫 AI 领域开发者和探索者中的一员，我很愿意与诸位分享这背后的故事、逻辑和设计思考，希望大家能避坑避雷、有所收获。
2023-4-14
技术干货
艾瑞巴蒂看过来！OSSChat 上线：融合 CVP，试用通道已开放
有了 OSSChat，你就可以通过对话的方式直接与一个开源社区的所有知识直接交流，大幅提升开源社区信息流通效率。
2023-4-6