怎么做文本语义搜索
要实现文本语义搜索,可以考虑以下步骤:
数据准备:收集和整理用于搜索的文本数据,包括文本内容、标签、关键词等信息。
语义表示:将文本数据转换为语义表示形式,通常可借助预训练的自然语言处理模型,如BERT、Word2Vec等,来提取文本的语义信息。
索引构建:构建文本数据的索引,以便快速检索。可使用索引技术,如倒排索引等。
搜索算法:选择合适的搜索算法,如基于语义相似度的搜索算法,可以使用余弦相似度、BM25等方法进行文本匹配。
反馈机制:根据用户查询结果的反馈信息,不断优化搜索算法和模型,提高搜索结果的准确性和相关性。
在实践中还可以结合使用词向量、文本聚类、实体识别等技术,来进一步提升搜索效果。如果需要更深入的指导,可以考虑咨询专业领域内的数据科学家或研究人员。
技术干货
Forrester Wave™ 向量数据库报告:Zilliz 进入领导者象限
Forrester 是科技领域最知名的研究公司。他们最新发布了 2024 年向量数据库供应商 Wave™ 报告,Zilliz 被评为领导者!
2024-09-27技术干货
如何选择合适的 Embedding 模型
检索增强生成(RAG)是生成式 AI (GenAI)中的一类应用,支持使用自己的数据来增强 LLM 模型(如 ChatGPT)的知识。 RAG 通常会用到三种不同的AI模型,即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域(如法律)选择合适的 Embedding 模型。
2024-08-26技术干货
CPU是否足够?在新型硬件上运行向量搜索的综述
在Zilliz组织的2024年非结构化数据聚会上,Smile Identity的计算机视觉专家以及NeurIPS BigANN挑战赛的组织者(2021年,2023年)George Williams,探讨了CPU是否足以应对向量搜索/近似最近邻(ANN)。他探索了新的硬件解决方案如何能彻底改变向量搜索,强调了先进的搜索算法与尖端硬件的交汇,并对未来的数据检索技术提供了洞见。
2024-07-26