为何AI更懂你:向量搜索,了解一下!

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。

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