我大概知道可以使用向量数据库处理。但是我之前没学过向量数据库。
有没有朋友说一下该采取什么技术栈、选择哪种数据库、如何循序渐进的学习?
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kuituosi 330 天前
这就是大数据和 ai ,根据特征分类识别
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marktown 330 天前
这个用普通的数据库也可以,文章存入数据库的时候,搞个打标签的动作把文章进行分类,然后把标签存入数据库,就可以检索了,文章进行分类的动作找 nlp 的开源算法就能实现了
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Trinityuan 330 天前
向量数据库比 SQL 数据库还简单,直接上 milvus ,就读和取。但是你这个数据,除了“和用户输入相识的文章”这个需求,其他的按照 2 楼说的,存储的时候写标签就够了。
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asmmt 330 天前
我做过代码的相似性分析,就是用自然语言描述找函数,或者用函数找功能相似的函数。可以先用关键词生成给每篇文章生成语义特征向量,然后把用户输入也转为语义特征向量做相似性分析,匹配相似度最高的文章。
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willbetter 330 天前
文章是文本数据可以考虑使用 ES 来存储,入库的时候进行打标分类就行,也可以提取内容的关键词等特征向量,搜索的时候利用相似度进行匹配
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Fish1024 330 天前
文章入库的时候打标签。
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nlfiasel 330 天前
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qizhiyuan 330 天前
打标签+ES 完全满足
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encro 330 天前
看到这些,
想起中文环境, 我就恍惚看到一个人在如山的垃圾堆里翻来翻去的画面。 |
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victimsss 330 天前
为啥我觉得 NoSQL + tag 比较简单。
``` { "_id": ObjectId("5f6aefad181f144bfb5eb6b1"), "title": "MongoDB Case Example", "content": "This is an example of using MongoDB for a case study.", "emotion": "study", "topic": ["database", "MongoDB"] } |
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southwolf 330 天前 via Android 1
提取完关键字之后 搞个 word2vec 之类的关键字相似性 丢进 ES 完事
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raycool 330 天前
langchain 完美解决你的问题
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duwenink248 330 天前
你要找的是不是 meilisearch?
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overwall2016w OP @willbetter 我想让这个查询灵活点。打标签的话,感觉不够灵活,毕竟一篇文章可以有非常多个标签
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overwall2016w OP @nlfiasel 是个方案。之前了解过一点,就是感觉学起来太慢了(我之前没有太多 AI 基础),所以想从向量数据库那里找捷径。
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nlfiasel 330 天前
@overwall2016w 向量数据库不过是把别的类型的数据(比如文本)和向量关联起来,向量也是用外部的 embedding 模型计算的。另外所谓向量数据库,其实你维护一个(向量,你的数据)的 tuple list,然后每次都拿查询向量遍历计算,其实效果也差不多。然后这项目也就是推荐个起手的切入点,实际上你可能得根据自己的数据结构另起一套具体的实现。具体实现的话,AI 目前的形式就当成文本补全的 API 就行,langchain 用上的必要性其实也不是很高,因为这玩意针对 gpt 的优化比较多,对于国产的本地 llm 实际上自带的 prompts 效果也不太行。
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zcl0621 330 天前
pg 向量存储?
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DigitalG 330 天前
信息检索-倒排索引-词袋模型-聚类/分类
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blankmiss 330 天前
打很多 tag ?
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joooooker21 330 天前
付费的话,Mogodb 的 Atlas 能很快实现你的需求,只需要几个云函数即可进行调用大数据模型进行分析
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6diyipi 330 天前
Langchain 你值得拥有,https://github.com/langchain-ai/chat-langchain
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Betsy 329 天前 via iPhone
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