Motore di ricerca per testo

In questo tutorial imparerete a usare Milvus, il database vettoriale open-source, per costruire un motore di ricerca di testi.

• Taccuino Jupyter aperto

Il modello ML e i software di terze parti utilizzati includono:

• BERT
• MySQL
• Towhee

Una delle principali applicazioni di Milvus nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è il motore di ricerca testuale. È un ottimo strumento che può aiutare gli utenti a trovare le informazioni che stanno cercando. Può anche far emergere informazioni difficili da trovare. I motori di ricerca testuale confrontano le parole chiave o la semantica inserite dagli utenti con un database di testi e restituiscono i risultati che soddisfano determinati criteri.

In questa esercitazione imparerete a costruire un motore di ricerca testuale. Questa esercitazione utilizza BERT per convertire i testi in vettori di lunghezza fissa. Milvus viene utilizzato come database vettoriale per la memorizzazione e la ricerca di similarità vettoriale. Si utilizza quindi MySQL per mappare gli ID dei vettori generati da Milvus ai dati del testo.

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