仅需要文本匹配就能实现语义搜索 亚马逊云创新 神经稀疏检索 (仅需要文本匹配怎么办)

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• 亚马逊云创新「神经稀疏检索」：仅需要文本匹配就能实现语义搜索
• 老手秘技:如何优化网站关键词
• 使用 Weaviate 矢量搜索为 60 多万篇学术论文构建可扩展的知识图谱搜索

亚马逊云创新「神经稀疏检索」：仅需要文本匹配就能实现语义搜索

随着AI技术的蓬勃发展，语义检索已成为热门话题。

近年来，大模型的热度空前，驱动了语义检索领域的不断创新。

在RAG应用中，检索结果的相关性对于AI生成结果的质量至关重要。

目前，语义检索的实现多依靠语言模型将文本编码为高维向量，并借助k-NN搜索技术实现。

然而，VectorDB和语言模型部署成本高昂，成为行业痛点。

在这一背景下，亚马逊云科技与亚马逊上海人工智能研究院宣布在OpenSearch NeuralSearch插件中推出“Neural Sparse”功能，针对传统语义检索所面临的问题提供了创新解决方案，主要针对相关性增强、资源优化及检索速度提升。

通过结合稀疏编码与原生Lucene索引，该技术在存储效率和执行效率上优于当前主流方法。

稀疏编码通过生成一组token与权重组合，与传统文本匹配方法的term-vector形成互补，从而实现在不牺牲性能的前提下，以更轻便、占用资源较少的方式存储文档信息。

这一改进在未知数据集上的适应性和性能表现突出，尤其是在零知识测试中，稀疏编码相较于稠密编码在相关性方面的优势明显，特别是在处理陌生文本表述和强调关键词匹配方面。

亚马逊在速度表现上也进行了优化。

通过仅文档编码模式与两段式搜索策略，不仅在存储和检索效率上实现了与BM25相近的速度性能，而且在提高系统响应速度上显著提升。

特别是在仅文档编码模式下，性能表现接近BM25，在使用两段式搜索策略时，相较于使用稠密编码方法和BM25，其速度提高了5至8倍，极大地增强了Neural Sparse的检索效率。

为简化用户部署过程，亚马逊提供了一系列步骤指南，指导用户在OpenSearch集群中快速搭建并使用“Neural Sparse”语义检索应用。

从配置本地集群、注册编码器模型、设置预处理器、建立索引到文档导入和搜索，每一步都详细指导，确保用户能够轻松上手。

综上所述，亚马逊云科技与亚马逊上海人工智能研究院的联合创新，在语义检索领域展示了前沿技术的潜力，通过“Neural Sparse”技术在性能优化、资源利用和检索速度上实现了显著突破。

这一创新不仅解决传统检索技术面临的成本与性能瓶颈，更开辟了语义检索在实际应用中的新途径。

老手秘技:如何优化网站关键词

想要把网站关键词优化起来就必须要先定位清楚，要知道自己的网站比较适合做什么样的关键词优化。

然后在开始研究一下自己网站产品的优势，这样你想要优化好一个网站关键词就不难了。

当然这个前提是你懂SEO？

一、SEO是什么？

seo优化就是搜索引擎优化的简称

就是让你的网站排名更加的靠前和为你的

网站提供更多的流量与转化

SEO，用专业的回答来说就是做搜索引擎排名，也就是让做出来的网站更加的符合搜索引擎的算法规则。

也就是一些操作上的东西。

SEO往简单了说，就是我们在网络输入某一个想找的词，比如我们是长沙的，想要装修，那么就会在网络搜索，长沙装修公司，或者长沙装修公司哪家好。

而seo，就是通过技术手段吗，来把长沙装修或者长沙装修公司哪家好尽可能的排在搜索引擎的前几名，以获取更多的流量，从而达到盈利的一个目的。

那么，现在更多的做seo已经偏向于做用户体验，而不单单的是做技术方面的东西了。

也就是，说白了，seo就是要做用户喜欢的东西，让用户在搜索他想要的东西的时候，我们把我们能够给所有的提供出来，然后交给搜索引擎，只要搜索引擎认为这就是用户所要的，那么就会把这个网站给排到前面。

二 跟什么样的人学习SEO，决定你成为什么样的人

如果我们跟弱者学习，那么我们就会成为弱者，如果我们跟强者学习，我们才能成为强者，所以跟着什么样的人混，决定了你在这个行业的走向，有这么一个男人，他从07年每天晚上都在网上给大家分享SEO的系统知识，还有解决问题的思维，一直到现在已经过了9个年头，在他的培养下，诞生了一大批优秀的SEO主管经理，以及创业人员，他也成为了SEO行业当之无愧的教父级人物，你知道他是谁吗？你想跟他学吗？这不是问题，你只需要付出时间，什么都不不要付出，就可以听到他的课，想听的话，可以加这个群，首先是215，然后边的几位数字：一13，最后的几位数字是：五八七，按照顺序组合起来，就可以找到我们心中的偶像，让你知道，什么叫SEO牛人的课程 。

SEO教程二：SEO的新规则

1.玩法变了SEO的三个维度

首先站在营运的角度看SEO。

我们的主题是谈SEO2.0,在以前我们做SEO,特别侧重于链接,关键词排名,但是这两年以来做法完全不一样了,我们面临挑战越来越大,外界各种因素越来越复杂。

现在把一个网站好的话,以下三点进行关注。

业务目标,市场需求和竞争态势。

业务目标是我们必须关注的,一般说做SEO会有阶段的指标,除了考虑基本态势以外,我们还需要了解市场的需求,因为不同的需求有不同的操作方法,也会给我们带来不同的机会,也可以给我们产生一些差异化竞争的方法。

从三个维度考虑,我们对SEO的态势形势心里会比较清楚,这个基础之上,我们再进行操作就会比较方便。

风险的预防

搜索营销的三角格局,这个比较简单,网站,访问者,搜索引擎,它们三个之间的关系,网站,访问者和搜索引擎,当我们了解了搜索引擎的三角格局以后,就要了解搜索引擎它有什么样的规则和方法。

我们了解了它的规则以后,才避免犯错误,特别是对于一个大型的网站来说,首先我们要预防的是风险,而不是目标,因为搜索引擎这个行业,特别是SEO这个行业,我们不可以从头再来,我们首先预防风险。

搜索引擎的收录,排序和惩罚,熟悉游戏规则,合理规避风险。

3.访问者的行为特点

我们了解搜索引擎的游戏规则以后,我们接下来需要了解一下访问者他在搜索,检索结果的时候有一些什么样的行为,这个图大家可以仔细看看,当访问者通过搜索引擎检索出结果的时候,他的注意力30%在看标题,44%的注意力在看摘要,21%的精力在路径,大家可以思考一下其他5%他们在看什么。

我们研究了搜索引擎的游戏规则,也研究了访问者的心理行为的变化,我们根据这两者推测出一种合理的模型,为我们的网站,。

这里有一个网站,用户进来通过这几

个步骤。

4.正确理念的支撑

SEO导图,这里有一个简单形象的图。

通过前面那张图延伸出来,访问者,搜索引擎,对于搜索SEO而言,我们从关键词,外链,内容,代码去考虑,这四个维度。

我们了解了SEO的知识体系以后还不够,我们还需要有正确的理念来支撑,我们才能有一种比较合理的操作方式,所以正确理念是第一条,理念是心态。

价值观的直接因为我们的操作。

这一点是SEO技术纲要,很多人很熟悉,我就不细说了,很多人都知道。

SEO教程三：优秀的SEO经理打造

需要哪些力

SEO执行力,大家可以看一下,我们了解游戏规则以后,了解我们的支撑体系,也了解访问者的心理,有了这些,我们网站的效益能不能出来,还不一定,包括我们有很优秀的SEO的策略,也不见得,必须要有比较强的执行力。

影响力,判断力,驱动力、无授权领导力。

影响力是施加自己的影响,说服他人和自己合作,我们讨论合作,如果你不能影响他人,别人不能跟你合作,你再好的策略都是没有用的。

我们有了判断力,影响力以后,接下来我们需要达成目标,这就是驱动力。

驱动力的特征就是我们需要有结果,导向,不满足于现状。

无授权领导力,在很多大型网站里面,有很多事情是没有授权的,没有人家授权的时候,怎么办,我们需要作为一个成功的SEO经理,即使没有明确的授权,我们也应该通过影响力,判断力,驱动力,以及沟通能力,达成我们的目标。

经理每天做什么

(1) 接下来回到我们的日常工作,每一天我们应该怎么办,作为一个优秀SEO人员,每天思考从哪些出发点,从哪个角度。

首先是思考,我们要制订合理的计划,有效的计划,计划制订出来以后,我们需要分配任务,当然在分配任务的时候也包括资源的分配,包括一些对风险的控制。

把任务分布下去以后,接下来需要辅导我们的同事和团队,一起来达成目标。

在辅导的过程中,我们有些阶段性的目标和文件需要签署,目标达成了没有,然后确定,签署文件。

做一个SEO经理应该从这五个维度考虑,首先还是思考。

(2) 我们制订计划和任务也有了,这个项目能不能做好,我们还需要去寻求平衡,因为有些风险是不可预知的,我们需要在发起一个项目的时候,我们的SEO工作,是一个一个项目发起的,不像比较小的网站那么容易操作,所以我们发起取得一个项目的时候,首先要建立它的范围,多长时间完成,需要多少成本,花多少人力,人员配置,资金支持,包括资源购买等等。

还有达成什么样的质量,这些都有的时候我们还要识别风险,风险的识别的控制,转化。

(3)SEO经理的总结

作为一个SEO经理,要想成功,我们需要通过五点,左边的三点是我们内在的因素,右边两点是内在的因素。

首先通过改变我们的内在因素来影响外在,首先是见识,包括我们的行业知识,我们的专业知识,这个行业整个的变化等等,这是我们的见识水平需要不停的提高。

第二,我们的策略,我们需要好的策略,必须基于现有的资源基础去考虑。

第三个就是xing格,在一个团队里面有不同的人,xing格积累我们的资源,我们有了资源,机会来了我们就能够抓住,所以作为一个SEO经理来说,我们要好好保护这五点。

使用 Weaviate 矢量搜索为 60 多万篇学术论文构建可扩展的知识图谱搜索

Keenious 是一款专为学生和研究人员设计的学术搜索引擎，它在文本编辑器中直接运行，帮助分析整个文档并提供高度相关结果。

与传统搜索不同，Keenious 在直接相关结果与通过语义与输入文档相关的相似性结果之间找到平衡，促进对研究和主题的持续发现。

我们使用用户反馈、实验和理解来寻找最佳平衡方案。

我们一直在探索引入无需基于文本的语义向量的语义搜索方法，以便用户无需文档即可深入探索研究和主题。

我们发现，使用知识图谱结合快速向量搜索解决方案（Weaviate）是解决此问题的有效方法。

知识图谱是一个主题，我们在本文中简要介绍，Keenious如何利用它们，重点是使用Weaviate缩放图并将其嵌入到搜索引擎中。

Weaviate是一个矢量搜索引擎，可以帮助推动人工智能搜索和发现。

Weaviate的架构经过深度思考，数据对象基于类属性结构，可以轻松使用GraphQL进行本机查询，并优化了复杂的过滤器和标量值查询。

Weaviate的API高度模块化，矢量索引API结构作为一个插件系统工作，可适应矢量搜索并持续改进。

Weaviate的当前向量索引类型是HNSW，这是一种最先进的近似最近邻(ANN)向量搜索算法。

Weaviate的可伸缩版本由一个索引组成，该索引被分解为许多不同的分片或小型ANN索引，然后可以分布在多个节点上，以实现横向扩展。

我们使用Weaviate为知识图谱提供搜索支持，仅需将生成的丰富嵌入向量直接导入Weaviate，无需任何转换。

目前，我们已经在单节点版本中索引了超过6000万的文档。

我们使用Weaviate的核心是纯矢量原生数据库和搜索引擎，我们可以在Python、Go、Java、Javascript和CLI客户端中选择相应的客户端。

优化Weaviate的技巧包括调整前3个参数，它们来自HNSW本身，影响召回率/精度和资源使用/导入时间之间的权衡。

我们发现，增加maxConnections可以提高索引质量，但会增加内存中HNSW图的大小。

调整ef参数和vectorCacheMaxObjects参数可以优化性能。

在Keenious中，我们对Weaviate的矢量搜索质量和构建在其上的所有附加功能感到非常满意。

选择Weaviate使我们能够专注于为我们的搜索引擎开发出色的功能，这些功能涉及我们存储在Weaviate中的60多万个知识图谱嵌入。

我们期待在不久的将来提供更多有趣的功能，并与大家分享这些功能。

作者：Charles Pierse