是什么意思 SWSE (是什么意思sandwich)

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• “SWSE”是什么意思？
• 搜索语义优化1：match_phrase和match的区别
• 向量数据库入门教程系列-1-基于pinecone实现语义搜索

“SWSE”是什么意思？

语义Web搜索引擎，即SWSE，是“Semantic Web Search Engine”的缩写，其英文原意是指一种利用语义网络技术优化搜索结果的搜索引擎。

这个术语在计算机科学，尤其是软件领域中具有一定的流行度，为28,433次搜索引用。

SWSE的应用涉及XML文档的全文搜索、智能搜索引擎的开发，以及针对语义表达差异问题的研究，它为搜索技术提供了革新思路。

在语义Web的背景下，它着重于本体论方法的发展，这是一项与搜索引擎、时空推理和知识工程紧密相关的技术。

例如，研究者们已经设计并实现了一种基于语义Web的XML搜索模型，旨在提高搜索的智能化和准确性。

SWSE的基本概念包括语义网络的元素和技术，这些构成了其搜索引擎的核心。

通过这些技术，搜索结果更为精确，能够更好地理解和处理自然语言查询，从而提升用户搜索体验。

总的来说，SWSE代表的是一种利用语义理解来优化搜索结果的先进技术，它在信息技术领域中扮演着重要的角色。

请注意，这些信息仅供参考，具体应用需根据实际情况评估。

搜索语义优化1：match_phrase和match的区别

在调整召回效果的时候，使用普通match得到的召回效果中规中矩，不能说错，但总归觉得不适应比较复杂的实际情况，特别是在没有做语义分析的相关工作情况下，简单的通过中文分词->中文分词，效果上并不尽如人意。

结果上看通常是符合逻辑而不符合“人性”的，即使我们通过了一些其他方式对结果进行矫正。

而过于复杂的方式也会对性能上造成影响，相信比起一个精心计算的需要等个一两秒的“精致结果”来说，还是一个可以立刻响应的“差不多结果”会更加合适。

通过大量的query结果来看，目前的召回方式对于搜索词没有一个总体顺序的感觉，当query被分词以后，所有词的权重都是一样的。

举例一个比较奇葩的搜索关键词：“大清 银币”。

能看得到索引中有433个相关结果。

那如果把关键词反过来变成一个不伦不类的关键词呢“银币 大清”官方文档中关于match_phrase的描述 我们使用的是match_phrase来解决这个问题。

收效还是比较明显的，在AB实验中可以看到用户对于这个更新的反馈还是很不错的。

向量数据库入门教程系列-1-基于pinecone实现语义搜索

Pinecone是一个云原生向量数据库，旨在为高性能AI应用提供长期记忆。

它适用于涉及大模型、生成式人工智能和语义搜索的应用场景，具备优化性能和实时分析能力。

与传统数据库如MySQL相比，Pinecone提供了更灵活和云托管的解决方案。

在Pinecone中，向量的存储和查询变得简单且高效。

创建数据库的过程也相当直观，只需在网页上操作即可。

首先，登录并注册账号，选择适合的Pod Type（服务实例大小），例如免费用户可以选择starter机型。

接着，创建一个index并指定维度，这个维度通常取决于数据规模。

以test101命名的index创建完毕后，维度为384维，初始状态为零。

随后，将个向量数据批量上传至该index。

每个记录（record）在Pinecone索引中包含一个唯一ID和表示密集向量嵌入的浮点数数组。

数据结构以JSON格式呈现，一个简单的Record示例包括ID、Dense Vector、Sparse Vector和MetaData字段。

实现语义搜索，我们使用Pinecone自带的预建数据集，如quora_all-MiniLM-L6-bm25，主要包含美国知乎的提问问题。

将8万条数据批量写入到Pinecone的index中，然后通过SentenceTransformer进行文本向量化处理，这是一个功能强大的Python库，用于生成句子、文本和图像的嵌入。

SentenceTransformer提供了多种预训练模型，适用于文本相似度计算、文本分类等任务。

查询阶段，通过SentenceTransformer将文本转换为向量形式，然后使用Pinecone进行检索。

结果显示，模型返回了相似度排名前五的问题向量，提供了语义搜索的具体应用实例。

总结，Pinecone作为云原生向量数据库，展示了在AI应用领域中的独特优势，包括高速性能、易用性和云托管能力。

结合SentenceTransformer等工具，Pinecone为语义搜索等应用场景提供了高效解决方案。

未来，Pinecone与大型模型的结合将进一步探索图片语义搜索的可能性，揭示向量数据库在更多实际场景中的应用潜力。