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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在联邦学习中，模型收敛通常通过检查模型在中央服务器与参与设备之间多个通信回合中的性能指标或损失函数的变化来衡量。收敛表明模型的参数正在稳定，达到了一个点，在这个点上，进一步的训练在性能上带来的收益逐渐减少。为了评估这一点，开发者分析准确率、
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