Motor de pesquisa de texto

Neste tutorial, aprenderá a utilizar o Milvus, a base de dados vetorial de código aberto, para criar um motor de pesquisa de texto.

• Bloco de notas Jupyter aberto

O modelo ML e o software de terceiros utilizados incluem:

• BERT
• MySQL
• Towhee

Uma das principais aplicações do Milvus no domínio do processamento da linguagem natural (PNL) é o motor de pesquisa de texto. Trata-se de uma excelente ferramenta que pode ajudar os utilizadores a encontrar a informação que procuram. Pode mesmo fazer emergir informações difíceis de encontrar. Os motores de pesquisa de texto comparam as palavras-chave ou a semântica introduzidas pelos utilizadores com uma base de dados de textos e, em seguida, devolvem os resultados que satisfazem determinados critérios.

Neste tutorial, aprenderá a construir um motor de pesquisa de texto. Este tutorial utiliza o BERT para converter textos em vectores de comprimento fixo. O Milvus é utilizado como base de dados vetorial para armazenamento e pesquisa de semelhanças vectoriais. Em seguida, utilize o MySQL para mapear os IDs vectoriais gerados pelo Milvus para os dados de texto.

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