文本语义搜索基于查询的含义来检索文档或内容，而不是依赖于精确的关键字匹配。它利用机器学习模型创建的嵌入，将文本的语义编码到向量中。比较这些向量以找到最相关的结果。
例如，如果用户搜索 “保持健康的方法”，语义搜索系统可能会检索有关运动，饮食和健康提示的文章，即使不存在确切的单词。这种方法提高了准确性和相关性，特别是对于复杂或细微差别的查询。
文本语义搜索被广泛应用于客户支持、企业知识系统和AI驱动的搜索引擎中，可以实现更直观、更有效的信息检索。
HNSW是什么？
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警戒线与大型语言模型的边缘部署兼容吗？
是的，卷积神经网络 (cnn) 可以具有负权重。在训练过程中，使用反向传播和梯度下降来更新cnn中的权重，它们可以取正值或负值，具体取决于它们如何最小化损失函数。
负权重是必不可少的，因为它们允许网络学习需要抑制的特征。例如，具有负权重的
什么是基于代理的建模？
“基于代理的建模（ABM）是一种计算机模拟技术，用于通过对系统内个体实体，即代理，进行建模来理解和分析复杂系统。每个代理根据预定义的规则和行为来运作，与其他代理及其环境相互作用。ABM的主要目的是观察这些个体行为如何在更大规模上导致涌现现象
社交网络中的协同过滤是如何工作的？
推荐系统利用自然语言处理 (NLP) 来分析和理解与用户偏好和项目描述相关联的文本数据。通过处理大量文本，如产品描述、用户评论和搜索查询，NLP帮助这些系统识别可以为推荐提供信息的模式和关系。例如，电影推荐系统可以从用户生成的评论中提取重要