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语义搜索演示

使用大语言模型（LLM）的语义搜索代表了信息检索的重大进步，并利用深度学习来了解搜索查询背后的背景和意图。与传统的基于关键字的搜索不同，语义搜索着重于单词的含义和关系，以提供更相关的结果。

什么是语义搜索？

语义搜索旨在通过了解搜索者的意图和术语中出现在可搜索数据中的术语的上下文含义来提高搜索准确性。这涉及自然语言处理（NLP）来解释语言的细微差别，例如同义词，同音词和使用术语的更广泛的环境。

大语言模型的作用

GPT-4，Bert和Roberta等大型语言模型已彻底改变了语义搜索。这些模型在广泛的数据集上进行了培训，可以在语言中捕获复杂的模式，从而使它们能够理解上下文，消除含义，甚至推断用户意图。例如，诸如“巴黎访问的最佳场所”之类的查询不仅匹配包含这些关键字的文件，而且还可以确认并优先讨论巴黎流行的旅游景点的内容。

关键特征和好处

1. 上下文理解：LLM可以解释单词的上下文，从而使搜索结果更加相关。例如，他们可以根据周围文本将“苹果”作为水果和“苹果”作为技术公司区分。

2. 同义词识别：他们识别同义词和相关术语，以确保用户短语查询方式的变化不会阻碍搜索过程。

3. 用户意图：LLM可以在查询背后推断用户的意图，即使文档中不存在确切的关键字，也可以与用户寻求的结果紧密保持一致。

4. 提高准确性：通过了解语言的语义，这些模型可以显着降低无关紧要的结果，从而增强整体搜索体验。

申请

使用LLMS的语义搜索广泛适用于各个域：

• 电子商务：通过更好地了解用户查询来增强产品搜索，从而改善了产品发现并增加了销售。
• 医疗保健：通过了解复杂的医学术语和用户查询，可以快速帮助检索相关的医疗信息。
• 法律：通过理解法律术语并检索相关案件法律和文件来促进法律研究。
• 内容管理：通过将用户查询与相关文档准确匹配，改善文章，研究论文和多媒体内容的大型数据库中的内容发现。

结论

由大语言模型提供动力的语义搜索代表了搜索技术的飞跃，从而通过关注上下文和含义而不是简单的关键字匹配来改变用户如何找到信息。随着这些模型的不断发展，搜索结果的准确性和相关性只会改善，从而使信息检索更快，更直观且更有效。

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链接：

• Cohere＆编织多语言Wikipedia搜索
• 生成搜索 - 共同
• 生成搜索-Ollama