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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嵌入可以在不同的任务中重复使用吗？
嵌入作为高维空间中的数值向量存储在向量数据库中。每个嵌入表示诸如文档、图像或用户简档之类的对象，并且被索引以实现快速相似性搜索和检索。
矢量数据库，如Milvus，FAISS或Pinecone，使用近似最近邻 (ANN) 搜索等技术进行了
多模态人工智能的最新进展是什么？
最近在多模态人工智能方面的进展集中在整合不同形式的数据，如文本、图像和音频，以创建能够理解和生成更丰富内容的系统。其中一个关键的改进是开发可以同时处理和理解多种输入类型的模型。例如，OpenAI的CLIP模型通过将图像与描述性文本关联，从而
LLMs（大型语言模型）可以在私人数据上进行训练吗？
神经网络被广泛应用于金融预测中，通过分析海量的历史数据来预测股票价格、市场趋势和经济指标。这些网络可以识别时间序列数据中的模式，从而实现比传统统计方法更准确的预测。他们擅长处理财务数据集中的非线性关系。
一个常见的应用是预测股市走势。循环