Motor de búsqueda de texto
En este tutorial, aprenderá a utilizar Milvus, la base de datos vectorial de código abierto, para construir un motor de búsqueda de texto.
El modelo ML y el software de terceros utilizados incluyen:
- BERT
- MySQL
- Towhee
Una de las principales aplicaciones de Milvus en el campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN) es el motor de búsqueda de texto. Es una gran herramienta que puede ayudar a los usuarios a encontrar la información que buscan. Incluso puede sacar a la superficie información difícil de encontrar. Los motores de búsqueda de texto comparan las palabras clave o la semántica que introducen los usuarios con una base de datos de textos y, a continuación, devuelven los resultados que cumplen determinados criterios.
En este tutorial, aprenderás a construir un motor de búsqueda de texto. Este tutorial utiliza BERT para convertir textos en vectores de longitud fija. Se utiliza Milvus como base de datos vectorial para el almacenamiento y la búsqueda de similitud vectorial. A continuación, se utiliza MySQL para asignar los ID de vectores generados por Milvus a los datos de texto.
text_search_engine 
text_search_engine
