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
使用Milvus和Llama-agents构建更强大的Agent系统
本文将探讨如何使用 llama-agents 和 Milvus 构建 Agent 系统。通过将 LLM 的强大功能与 Milvus 的向量相似性搜索能力相结合，我们可以创建智能且高效、可扩展的复杂 Agent 系统。
2024-11-19
技术干货
揭秘 Transformer 模型：Transformer 架构和底层原理的研究
本文将从基础的 encoder-decoder 架构开始介绍 Transformer 模型及其机制和能力。通过探索模型精巧的设计和计算过程，我们将揭秘为什么 Transformer 成为了现代 NLP 进步的基石。
2024-11-15
技术干货
向量数据库正在革新人工智能应用中的非结构化数据搜索
在最近的巴西非结构化数据聚会上，Zilliz的人工智能和机器学习负责人Frank Liu谈到了向量数据库是如何改变人工智能应用中非结构化数据搜索的格局的。他的见解揭示了这些数据库广泛而深远的能力。
2024-11-19