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
|
2月前
|
人工智能 机器人
P人出游,你是否需要一个懂你更懂规划的AI导游
【10月更文挑战第4天】本文介绍了“P人”这一概念,即MBTI人格测试中的感知型人格,他们善于适应变化,追求自由生活。相对于偏好计划和结果导向的“J人”,P人更倾向于即兴行事,如“说走就走的旅行”。为帮助P人更好地规划旅程,阿里云的人工智能平台PAI结合LLaMA Factory微调Qwen2-VL模型,打造了文旅领域知识问答机器人,简化旅行规划。详细部署步骤可参考[官方文档](https://developer.aliyun.com/article/1613527?spm=a2c6h.13066369.question.5.28e33894OiW5jO)。
|
2天前
|
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。
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
|
10天前
|
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。
73 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
|
16天前
|
人工智能 关系型数据库 数据库
Perplexideez:开源本地 AI 搜索助手,智能搜索信息来源追溯
Perplexideez 是一款开源的本地 AI 搜索助手,旨在通过智能搜索和信息来源追溯功能,提升用户的搜索体验。它支持多用户、单点登录(SSO),并提供美观的搜索结果展示。Perplexideez 基于 Postgres 数据库,集成了 Ollama 或 OpenAI 兼容的端点,使用 SearXNG 实例进行网络搜索。
62 14
Perplexideez:开源本地 AI 搜索助手,智能搜索信息来源追溯
|
1月前
|
人工智能 搜索推荐 API
Perplexica:开源 AI 搜索引擎,Perplexity AI 的开源替代品,支持多种搜索模式、实时信息更新
Perplexica 是一款开源的 AI 驱动搜索引擎,支持多种搜索模式和实时信息更新,适用于个人、学术和企业等不同场景。
141 6
Perplexica:开源 AI 搜索引擎,Perplexity AI 的开源替代品,支持多种搜索模式、实时信息更新
|
2月前
|
人工智能 供应链 搜索推荐
生成式 AI 与向量搜索如何扩大零售运营:巨大潜力尚待挖掘
唯有打破领域壁垒,让数据在整个系统中流转 方可实现 AI 驱动的自动化增长
|
2月前
|
人工智能 搜索推荐 API
用于企业AI搜索的Bocha Web Search API,给LLM提供联网搜索能力和长文本上下文
博查Web Search API是由博查提供的企业级互联网网页搜索API接口,允许开发者通过编程访问博查搜索引擎的搜索结果和相关信息,实现在应用程序或网站中集成搜索功能。该API支持近亿级网页内容搜索,适用于各类AI应用、RAG应用和AI Agent智能体的开发,解决数据安全、价格高昂和内容合规等问题。通过注册博查开发者账户、获取API KEY并调用API,开发者可以轻松集成搜索功能。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
揭秘机器学习背后的神秘力量:如何高效收集数据,让AI更懂你?
【10月更文挑战第12天】在数据驱动的时代,机器学习广泛应用,从智能推荐到自动驾驶。本文以电商平台个性化推荐系统为例,探讨数据收集方法,包括明确数据需求、选择数据来源、编写代码自动化收集、数据清洗与预处理及特征工程,最终完成数据的训练集和测试集划分,为模型训练奠定基础。
70 3
|
2月前
|
人工智能
云端问道12期-构建基于Elasticsearch的企业级AI搜索应用陪跑班获奖名单公布啦!
云端问道12期-构建基于Elasticsearch的企业级AI搜索应用陪跑班获奖名单公布啦!
180 2
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
【云栖实录】大模型驱动,开源融合的AI搜索产品发布
本文介绍了2024云栖大会上,阿里云发布的年度AI搜索产品详情。
203 8
下一篇
DataWorks