一 Search 大型言语模型的语义搜查 关键词搜查 keyword

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• 大型言语模型的语义搜查(一)：关键词搜查(keyword Search)
• Easysearch：语义搜查、知识图和向量数据库概述
• 什么是语义搜查引擎？

大型言语模型的语义搜查(一)：关键词搜查(keyword Search)

关键词搜查(Keyword Search)是消息搜查中的基础技术，宽泛运行于各类运行，如Spotify、YouTube和Google地图等。

其外围算法是Okapi BM25，此算法基于概率检索框架，用于评价文档与搜查查问的相关性。

Okapi BM25在消息检索中被搜查引擎用于排序，提高搜查结果的精准度。

为了展示如何经常使用Cohere的API调用BM25算法搜查维基百科数据库，首先须要性能Python环境。

这里须要装置cohere和weaviate-client包，导入cohere和weaviate的API_key，进而创立weaviate client来衔接在线数据库。

咱们所经常使用的在线数据库是一个蕴含1000万条自维基百科数据记载的公共数据库，每条记载代表一段维基百科文章，涵盖了10种不同言语，包括但不限于英语、德语、法语、西班牙语、意大利语、日语、阿拉伯语、中文、韩语和印地语。

在口头查问时，可以设置不同的言语。

在成功关键词搜查性能时，咱们将经常使用API KEY性能参数来确保与Cohere和Weaviate服务的衔接。

关于COHERE_API_KEY，须要在Cohere网站上注册账号并创立API Key；而WEAVIATE_API_KEY和WEAVIATE_API_URL则经常使用地下示例中的API Key和URL。

关键词搜查的原理是经过比拟疑问和文档中重复词汇的数量，从而确定最相关的结果。

在搜查系统外部，关键词搜查分为检索和从新排名两个阶段。

第一阶段经常使用倒排索引和BM25算法对文档启动评分，第二阶段则对评分结果启动排序。

关键词检索存在局限性，尤其是在语义相关性上。

当文档与疑问在语义上相关但未产生重复词汇时，关键词检索或者不可准确检索到相关文档。

为处置这一疑问，后续将讨论如何借助言语模型启动改良，以成功更精准的语义搜查。

本文引见了关键词搜查的基本概念、成功方法和局限性，并经过Cohere的API调用示例展现了如何搜查维基百科数据库。

关键词搜查是搜查引擎中的外围性能，经过始终提升算法，可以提高搜查效率和准确性。

Easysearch：语义搜查、知识图和向量数据库概述

什么是语义搜查？语义搜查是一种运用人造言语处置算法，了解单词和短语的含意以及高低文，以提供更准确搜查结果的搜查技术。

其目的是更深化地理解用户的用意和查问内容，不只基于关键词婚配，还经过剖析查问的语义和高低文，提供更准确和相关的搜查结果。

与传统的关键词搜查相比，语义搜查的好处在于它能更好地满足用户的用意，尤其是关于复杂的查问和疑问。

它能够了解查问的高低文，处置含糊或不完整的查问，并提供更相关和有用的搜查结果。

例如，当用户搜查最近的餐厅时，语义搜查可以依据用户的位置消息和高低文，提供左近的餐厅列表，而不只仅是便捷地婚配关键词最近和餐厅。

语义搜查的历史语义搜查的概念可以追溯到计算机迷信的早期，在20世纪50年代和60年代就有人尝试开发人造言语处置系统。

但是，直到20世纪90年代和21世纪初，语义搜查畛域才取得了严重停顿，这得益于机器学习和人工默认的提高。

语义搜查最早的例子之一是Douglas Lenat在1984年创立的Cyc名目。

该名目旨在建设一个片面的知识知识本体或知识库，用于了解人造言语查问。

虽然Cyc名目面临诸多应战，最终没有成功其指标，但它为未来语义搜查的钻研奠定了基础。

20世纪90年代末，Ask Jeeves（现称为）等搜查引擎开局尝试人造言语查问和语义搜查技术。

这些早期的致力遭到过后技术的限度，但它们展现了更复杂的搜查算法的后劲。

21世纪初，Web本体言语（OWL）的开展提供了一种以机器可读格局示意知识和相关的规范化方法，使得开发语义搜查算法变得愈加容易。

2008年被微软收买的Powerset和2007年推出的Hakia等公司开局经常使用语义搜查技术来提供更相关的搜查结果。

如今，许多搜查引擎和公司正在经常使用语义搜查来提高搜查结果的准确性和相关性。

其中包括于2012年推出知识图谱的谷歌，以及经常使用语义搜查为其Alexa虚构助手提供允许的亚马逊。

随着人工默认畛域的始终开展，语义搜查或者会变得愈加复杂且实用于宽泛的运行。

语义搜查和知识图谱有什么相关？语义搜查和知识图亲密相关，由于两者都触及经常使用语义技术来改良搜查结果。

知识图是一种用于组织和示意知识的图形结构，经过节点和边的衔接展理想体和相关之间的语义关联性。

例如，知识图或者蕴含无关特定公司的消息，包括其位置、产品和员工以及这些实体之间的相关。

另一方面，语义搜查是一种经常使用人造言语处置和机器学习来更好地理解搜查查问中单词和短语的含意的搜查技术。

语义搜查算法经常使用知识图和其余语义技术来剖析实体和概念之间的相关，并基于此剖析提供更相关的搜查结果。

换句话说，知识图谱为语义搜查提供了丰盛的知识背景，协助了解查问用意和提供准确的搜查结果。

同时，语义搜查可以协助构建和裁减知识图谱，提高搜查的准确性和语义了解才干。

例如，谷歌的知识图经常使用宏大的结构化数据数据库来允许其搜查结果，并提供无关搜查结果中产生的实体（例如人物、地点和事物）的附加消息。

这使得用户更容易找到他们正在寻觅的消息并探求相关的概念和实体。

向量数据库、知识图谱和语义搜查向量数据库是另一种可以与语义搜查和知识图相联合经常使用以改良搜查结果的技术。

它重要用于处置和剖析具备向量特色的数据，如图像、音频、文本、期间序列等。

传统的相关型数据库重要用于存储结构化的数据，而向量数据库则专一于存储和处置高维向量。

它的设计指标是能够高效地启意向量相似性搜查和聚类等操作，以允许复杂的数据剖析和机器学习义务。

向量数据库经常使用机器学习算法将数据示意为向量，向量是数据的数学示意，可用于各种计算义务，例如，向量可用于示意人、地点和事物等实体以及它们之间的相关。

经过比拟这些向量，搜查算法可以识别数据自身或者不可立刻浮现的相关和形式。

在语义搜查和知识图的背景下，向量数据库可以经过更好地理解实体和概念之间的相关来提高搜查结果的准确性。

例如，当用户搜查“London”时，语义搜查算法可以经常使用知识图和向量数据库来了解用户或者指的是英国伦敦市，而不是其余同名实体。

经过经常使用向量数据库来示意和比拟实体和概念，搜查算法可以提供更相关和更准确的搜查结果。

总体而言，向量数据库、语义搜查和知识图谱都是独特提高搜查算法的准确性和效率的技术。

经过应用这些技术，搜查引擎和其余运行程序可以更好地理解实体和概念之间的相关，从而更轻松地找到用户正在寻觅的消息。

关于EasysearchINFINI Easysearch是一个散布式的近实时搜查与剖析引擎，外围引擎基于开源的Apache Lucene。

Easysearch的指标是提供一个轻量级的Elasticsearch可代替版本，并继续完善和允许更多的企业级性能。

与Elasticsearch相比，Easysearch更关注在搜查业务场景的提升和继续坚持其产品的繁复与易用性。

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什么是语义搜查引擎？

搜查引擎排名的基础之一，就是关键词与网页的相关性。

机器算法和人不一样的中央是人可以间接了解词的意思，文章的意思，机器和算法不能了解。

人看到苹果这两个字就知道指的是那个圆圆的，有水的挺好吃的物品，搜查引擎却不能从理性上了解。

但搜查引擎可以把握词之间的相关，这就牵扯到语义剖析。

两年前搜查引擎提升业界很热烈的议论过一阵潜在语义索引(Latent Semantic Indexing)。

由于期间比拟久，记得也不是很分明，大略引见一下。

所谓潜在语义索引指的是，怎么经过海量文献找出词汇之间的相关。

当两个词或一组词少量出如今同一个文档中时，这些词之间就可以被以为是语义相关。

举个例子，电脑和计算机这两个词在人们写文章时经常混用，这两个词在少量的网页中同时产生，搜查引擎就会以为这两个词是极为语义相关的。

要留意的是，潜在语义索引并不依赖于言语，所以SEO和搜查引擎提升虽然一个是英语，一个是中文，但这两个词少量出如今相反的网页中，虽然搜查引擎还不能知道搜查引擎提升或SEO指的是什么，但是却可以从语义上把”SEO”，”搜查引擎提升”，”search engine optimization”，”SEM”等词紧紧的连在一同。

再比如苹果和橘子这两个词，也是少量出如今相反文档中，不过严密度低于同义词。

搜查引擎有没有经常使用潜在语义索引，至今没有定论，由于搜查引擎既不抵赖也不否定。

但一个理想是2002年Google买下了领有潜在语义索引专利的一家公司Allied Semantic。

这种语义剖析技术可以给咱们在搜查引擎提升上一些揭示。

网站主题的构成理论逻辑和结构适当的网站都会分红不同的频道或栏目。

在不同的频道中议论有些区别但严密相关的话题，这些话题独特构成网站的主题。

搜查引擎在把整个网站的页面收录出来后，能够依据这些主题词之间的语义相关度判别出网站的主题。

网页内容写作从两年前开局，搜查引擎排名有一个现象，搜查某个关键词，排在靠前面的网页有时甚至并不含有所搜查的关键词，这很有或者是潜在语义索引在起作用。

比如搜查电脑，排在前面的网页有或者产生一篇只提到计算机却没提到电脑。

由于搜查引擎经过语义剖析知道这两个词是严密相关的。

还有一个要留意的是，在启动网页写作的时刻，不要局限于指标关键词，应该蕴含与主关键词语义相关相近的词汇，以允许主关键词。

这在搜查结果中也有表现，有的文章虽然少量产生主关键词，但缺少其余撑持词汇，排名往往不好。