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Pesquisa de vetor

Os mecanismos de pesquisa vetorial fornecem a capacidade de os desenvolvedores store vetores estruturados em torno de certos algoritmos (ou seja, KNN) e um motor para compute vetores semelhantes (como distância cosseno) para determinar quais vetores estão relacionados.

Este repositório fornece uma visão geral abrangente do cenário de busca de vetores, incluindo tutoriais, guias, melhores práticas e aprendizado estendido. Revise a seção de educação para saber mais.

Aqui está como você pode usar um mecanismo de pesquisa vetorial na sua arquitetura de pesquisa de aplicativos:

Tópicos

? ‍? Fundação - Aprenda os conceitos principais de recuperação de informações baseadas em vetores.

? Casos de uso - Entenda onde faz sentido usar a pesquisa vetorial.

? Arquitetura - Guias sobre como usar a pesquisa vetorial em sua arquitetura.

Fundações

#	Rótulo	Descrição
1	Pesquisa de palavra -chave vs vetorial	A diferença entre a pesquisa de texto padrão (TF-IDF) e a pesquisa de vetores e quando usar cada um.
2	Tutorial de vetor esparso	Um passo a passo da construção de seu próprio mecanismo de extração de vetor esparso.
3	Tutorial de vetor denso	Um passo a passo da construção de seu próprio mecanismo de extração de vetor denso.
4	Mecanismo de busca vetorial atlas	Guias que mostram a implementação de pesquisa de vetores do MongoDB Atlas.
5	Comparações de pesquisa de vetores	Uma comparação dos mecanismos de busca vetorial mais populares.

Casos de uso

#	Rótulo	Descrição
1	Similaridade da frase	Determinação de quão semelhante aos textos é.
2	Classificação do token	Classificação do texto em categorias predefinidas.
3	Pergunta e resposta	Construindo sistemas que respondem automaticamente a perguntas.
4	Personalização	Usando dados do cliente para personalizar os resultados da consulta.
5	Criação de sinônimo automatizado	Coleção de sinônimos enriquecedores automaticamente.
6	Resumo	Reconstrução de um corpus em menos palavras.
7	Conversacional	Geração de resposta de diálogo.
8	Pesquisa de arquivo	Pesquise o conteúdo dos arquivos em várias modalidades

Arquitetura

Implantação de modelo com um clique que nunca deixa sua conta da AWS

#	Fonte	Descrição
1	Arquitetura de referência	Best-práticas comuns para implantar a arquitetura de pesquisa de vetores na produção.
2	Hospedagem de modelo	Sugestões sobre como hospedar seus modelos vetoriais.
3	Versão do modelo	As melhores práticas comuns para versões de versão dos seus modelos à medida que eles evoluem.
4	Loops de feedback	Consulta renomear, aprender a rank e muito mais.
5	Selecionando modelos	Qual modelo suporta melhor suas tarefas específicas de domínio?

Educação

Embora seja um tópico desafiador para entender, há uma infinidade de recursos educacionais à sua disposição.

Recuperação de informações

Campo de educação abrangente.

Um primer sobre modelos de rede neural para processamento de linguagem natural
Processamento de fala e linguagem
Introdução à recuperação de informações

Arquitetura do transformador

O último avanço na área de conversão de conteúdo humano (texto, imagens etc.) em representações vetoriais. Os transformadores são um modelo de aprendizado profundo que utiliza "auto-atimento" e pesa diferencialmente o significado de cada parte dos dados de entrada.