想知道向量搜索如何帮助您交付
您的客户期待已久的搜索体验
就像，即使你不知道术语也能找到你想要的东西
或搜索非结构化数据，如图像
这个视频解释了传统的基于关键字的搜索的局限性
以及通过向量搜索实现的语义搜索如何克服它们
电子商务是一个很好的开始用例
客户搜索有时不知道他们真正需要什么
或者元数据缺失或不正确
比方说，搜索一下有条纹的蓝色T恤
你会搜到一堆T恤衫
但是，只有一些有条纹
有些不是蓝色的
有些不是T恤
此演示中
电子商务网站使用传统搜索
这依赖于匹配的关键字
匹配不良可能是由于
文字描述不准确
或者你的搜索引擎
可能会使用其他因素对结果进行重新排序
这就像是购买了哪些产品
让我们来看看图像相似性搜索是如何提升这种体验的
更上一层楼
在这里，您可以看到一个原型应用程序，它对产品描述和图像使用向量搜索
如您所见，这种语义搜索会产生更多相关匹配
你可以通过查找类似的产品来跟进
它在幕后采用图像相似性搜索
它的最新结果是产生了一系列非常好的匹配
让我们来看看这在幕后是如何运作的
在这里，我登录到加载了相同电子商务数据的elastic集群
第一
您的文本查询需要矢量化
将其转换为数字表示
使用嵌入模型
在这里您可以看到我们发出的查询
让我们将其转为向量
你在这里看到了吗
接下来，您需要获取该向量并发出一个KNN查询
这是向量
这将会找到最近的邻居
相对于您的查询
现在我们可以获取返回的第一个结果
并调出相应的图像
在您的数据库中
如果你还记得
这与一分钟前在互动应用中获取的图片完全相同
使用向量搜索
用户可以找到他们的意思
不仅搜索文本
还包括其他非结构化数据，如产品图像
语义搜索支持创新应用
比如，在许多法律文件中发现类似的案件
或者从现有时间的数据库中搜索与平面设计师相似的设计
我们提到了现有的弹性客户正在处理的两个案例
了解更多信息，请单击以下链接之一或
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用于向量搜索或机器学习
我希望你学到了一些东西
在这个视频中
谢谢你的关注
加载中,请稍侯......
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