为何AI更懂你:向量搜索,了解一下!

简介: 现在,你有没有发现自己越来越多地依赖推荐系统,有时候自己搜到的结果好像还没有AI推荐的精准。

现在,你有没有发现自己越来越多地依赖推荐系统,有时候自己搜到的结果好像还没有AI推荐的精准。

那估计有人好奇了,推荐系统怎么这么“聪明”的呢?答案就是:“向量搜索”。今天,我们来聊聊这个技术,看看它是怎么改变了我们获取信息的方式的。

1、向量搜索是什么鬼?

首先,向量搜索到底是什么呢?简单来说,它是一种“懂你”的搜索技术。

传统搜索引擎一般会根据你输入的关键词,去找那些完全匹配的内容。但是向量搜索不一样,它更聪明,不仅是匹配关键词,而且会试图理解你真正的意图和上下文,然后去找那些最符合你需求的内容。

你可以把它想象成一个特别懂你的“老朋友”,它知道你要的是什么,即使你好像啥也没说清楚。

向量搜索的2个明显应用就是推荐系统知识库。无论是购物、音乐推荐 还是 知识库检索,都是向量搜索在背后默默工作。

比如说,你在某个音乐平台听了一首歌,平台不仅会推荐风格相似的歌曲,还会根据歌表达的情绪、歌词的内容给你推荐一些更加相似的歌曲。

2、向量搜索的核心是向量和维度

那么,向量搜索是怎么做到这些的呢?关键就在“向量”和“维度”。

在数学里,向量是有方向和大小的,而在向量搜索中,文字或数据会被转换成一个“高维向量”。

每个维度代表着数据的不同特性,比如情感、语义或者上下文。想象一下,这些向量在高维空间中变成了一个个点,而搜索的过程就是在这个复杂的空间中找离你需求最近的点。

以上的解释可能有点抽象,可以这样理解下:传统搜索就像在一张平面地图上精确找点,而向量搜索则是在一个3D立体空间(多维空间)中找近似点,而且考虑的因素更多更复杂。

3、向量搜索改变了搜索方式

向量搜索不仅让搜索变得更智能了,也改变了我们获取信息的方式。

信息化社会下,信息是爆发式增长的,数据不仅量大而且非常混乱。

向量搜索能够将这些数据转化为我们可以理解和操作的形式。它不仅能够帮助我们寻找精确的信息,还能够通过多个维度寻找最接近的信息,包括从 同义词、含义、意图和上下文等各个角度。

向量搜索不仅是对单个词进行搜索,而且还会分析词与词之间的复杂关系,从而更好地理解每次选择是否更接近或偏离检索句子的含义。

这样一来,我们不仅获取到信息,而且找到了更有意义的结果。

过去,我们需要输入非常精确的关键词才能找到想要的信息,但现在即使描述得比较模糊,向量搜索也能帮我们找到最相关的内容。

这对普通用户来说太方便了,不需要搞懂各种专业术语,只要使用自然语言大致将需求表达清楚,就能得到准确的结果。

4、总结

向量搜索的出现,悄然改变了我们获取信息的方式,标志着搜索技术的一次飞跃。它在推荐系统、生成式AI等领域都在大显身手。

本篇完结!欢迎 关注、加V(yclxiao)交流、全网可搜(程序员半支烟)

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/eRSZhtMOW2UZ-mt0UnxjlQ

相关文章
|
1天前
|
人工智能 自然语言处理 API
OpenDeepResearcher:开源 AI 研究工具,自动完成搜索、评估、提取和生成报告
OpenDeepResearcher 是一款开源 AI 研究工具,支持异步处理、去重功能和 LLM 驱动的决策,帮助用户高效完成复杂的信息查询和分析任务。
65 18
OpenDeepResearcher:开源 AI 研究工具,自动完成搜索、评估、提取和生成报告
|
28天前
|
存储 人工智能 自然语言处理
|
2月前
|
数据采集 人工智能 运维
从企业级 RAG 到 AI Assistant,阿里云Elasticsearch AI 搜索技术实践
本文介绍了阿里云 Elasticsearch 推出的创新型 AI 搜索方案
175 3
从企业级 RAG 到 AI Assistant,阿里云Elasticsearch AI 搜索技术实践
|
24天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
云端问道12期实操教学-构建基于Elasticsearch的企业级AI搜索应用
本文介绍了构建基于Elasticsearch的企业级AI搜索应用,涵盖了从传统关键词匹配到对话式问答的搜索形态演变。阿里云的AI搜索产品依托自研和开源(如Elasticsearch)引擎,提供高性能检索服务,支持千亿级数据毫秒响应。文章重点描述了AI搜索的三个核心关键点:精准结果、语义理解、高性能引擎,并展示了架构升级和典型应用场景,包括智能问答、电商导购、多模态图书及商品搜索等。通过实验部分,详细演示了如何使用阿里云ES搭建AI语义搜索Demo,涵盖模型创建、Pipeline配置、数据写入与检索测试等步骤,同时介绍了相关的计费模式。
|
24天前
|
人工智能 算法 API
构建基于 Elasticsearch 的企业级 AI 搜索应用
本文介绍了基于Elasticsearch构建企业级AI搜索应用的方案,重点讲解了RAG(检索增强生成)架构的实现。通过阿里云上的Elasticsearch AI搜索平台,简化了知识库文档抽取、文本切片等复杂流程,并结合稠密和稀疏向量的混合搜索技术,提升了召回和排序的准确性。此外,还探讨了Elastic的向量数据库优化措施及推理API的应用,展示了如何在云端高效实现精准的搜索与推理服务。未来将拓展至多模态数据和知识图谱,进一步提升RAG效果。
|
1月前
|
人工智能 测试技术 决策智能
玩转智能体魔方!清华推出AgentSquare模块化搜索框架,开启AI智能体高速进化时代
清华大学研究团队提出模块化LLM智能体搜索(MoLAS)框架AgentSquare,将LLM智能体设计抽象为规划、推理、工具使用和记忆四大模块,实现模块间的轻松组合与替换。通过模块进化和重组机制,AgentSquare显著提升了智能体的适应性和灵活性,并在多个基准测试中表现出色,平均性能提高17.2%。此外,该框架还具备可解释性,有助于深入理解智能体架构对任务性能的影响。论文地址:https://arxiv.org/abs/2410.06153
85 10
|
1月前
|
人工智能 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB-PG AI最佳实践3 :PolarDB AI多模态相似性搜索最佳实践
本文介绍了如何利用PolarDB结合多模态大模型(如CLIP)实现数据库内的多模态数据分析和查询。通过POLAR_AI插件,可以直接在数据库中调用AI模型服务,无需移动数据或额外的工具,简化了多模态数据的处理流程。具体应用场景包括图像识别与分类、图像到文本检索和基于文本的图像检索。文章详细说明了技术实现、配置建议、实战步骤及多模态检索示例,展示了如何在PolarDB中创建模型、生成embedding并进行相似性检索
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
阿里云技术公开课直播预告:基于阿里云 Elasticsearch 构建 AI 搜索和可观测 Chatbot
阿里云技术公开课预告:Elastic和阿里云搜索技术专家将深入解读阿里云Elasticsearch Enterprise版的AI功能及其在实际应用。
158 2
阿里云技术公开课直播预告:基于阿里云 Elasticsearch 构建 AI 搜索和可观测 Chatbot
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
Director:构建视频智能体的 AI 框架,用自然语言执行搜索、编辑、合成和生成等复杂视频任务
Director 是一个构建视频智能体的 AI 框架,用户可以通过自然语言命令执行复杂的视频任务,如搜索、编辑、合成和生成视频内容。该框架基于 VideoDB 的“视频即数据”基础设施,集成了多个预构建的视频代理和 AI API,支持高度定制化,适用于开发者和创作者。
133 9
Director:构建视频智能体的 AI 框架,用自然语言执行搜索、编辑、合成和生成等复杂视频任务
|
1月前
|
数据采集 人工智能 运维
从企业级 RAG 到 AI Assistant,阿里云Elasticsearch AI 搜索技术实践
本文介绍了阿里云 Elasticsearch 推出的创新型 AI 搜索方案。
166 5

热门文章

最新文章