Semantic Search using Gen AI UniversalSentenceEncoder FAISS
1.0.0
Он отражает основную цель кода, который состоит в том, чтобы выполнить семантический поиск в наборе данных текстовых документов с использованием FAISS для индексации и энкодера универсального предложения для генерации внедрения.
В этом коде:
Мы получаем 20 наборов данных групп новостей, коллекцию документов, охватывающих различные темы.
Мы предварительно предварительно обрабатываем каждый документ, удаляя заголовки электронной почты, адреса, пунктуации и числа, а также конвертируем текст в нижний регистр для единообразия.
Мы используем энкодер универсального предложения для генерации встраиваний, преобразуя каждый документ в численное представление с фиксированной длиной, захватывающее его семантическое значение.
Мы строим индекс FAISS, библиотеку быстрого поиска быстрого сходства и добавляем встроенные документы, чтобы обеспечить эффективное поиск сходства.
Мы определяем функцию поиска, которая предварительно обрабатывает запросы пользователей, генерирует встраивания и извлекает наиболее похожие документы из индекса.
Мы демонстрируем функциональность с примером запроса («Мотоцикл»), отображая верхние результаты, ранжированные по сходству.
