⚠️ Эта страница автоматически переведена, и перевод может быть несовершенным.

Семантический поиск с Manticore Search

Откройте возможности семантического поиска с векторными вложениями в Manticore.

Что такое семантический поиск?

Семантический поиск выходит за рамки простого сопоставления ключевых слов, понимая контекст и смысл запросов. Используя векторные вложения, он фиксирует семантические отношения в тексте, обеспечивая более точные и релевантные результаты. Manticore Search может автоматически создавать эмбеддинги из текста или принимать векторы от внешней модели, выполнять по ним нативный поиск и объединять результаты с полнотекстовым поиском.

Что такое семантический поиск?
Когда использовать семантический поиск?

Когда использовать семантический поиск?

  • Поиск концептуально схожих документов
  • Реализация понимания естественного языка в поиске
  • Повышение релевантности поиска за пределами сопоставления ключевых слов
  • Обработка запросов с синонимами или связанными концепциями
  • Поиск многоязычного контента
  • Внедрение систем рекомендаций
  • Улучшение поиска товаров в электронной коммерции
  • Улучшение обнаружения контента в больших коллекциях документов
  • Реализация систем вопросов и ответов
  • Расширение возможностей чат-ботов или виртуальных ассистентов

Почему Manticore Search подходит для семантического поиска

  • Manticore Search поддерживает хранение и поиск векторных вложений, позволяя реализовать возможности семантического поиска.
  • Можно использовать автоэмбеддинги Manticore при индексации и поиске либо передавать векторы от внешней модели, если нужен полный контроль над конвейером эмбеддингов.
  • Оптимизированный векторный поиск Manticore обеспечивает быстрые и эффективные сравнения для семантического сходства.
  • Для еще более надёжных поисковых решений вы можете без проблем комбинировать векторный поиск с традиционным полнотекстовым поиском, создавая гибридный подход.

Как начать работу

Установите Manticore Search

  1. Посетите официальный сайт Manticore Search: https://manticoresearch.com/
  2. Следуйте инструкциям по установке для вашей операционной системы
  3. При желании используйте Docker: docker pull manticoresearch/manticore

Подготовьте данные для семантического поиска

  1. Выберите автоэмбеддинги Manticore или векторы, создаваемые внешней моделью
  2. Для автоэмбеддингов укажите поддерживаемую локальную или удалённую модель в определении таблицы
  3. Для внешних эмбеддингов убедитесь, что размерность и формат вектора соответствуют схеме таблицы

Настройте таблицу Manticore Search

  1. Создайте таблицу с векторным полем или полем автоэмбеддингов, связанным с моделью
  2. Настройте метрику расстояния и размерность вектора либо параметры модели
  3. Индексируйте текст напрямую с автоэмбеддингами или передавайте готовые векторы

Реализуйте функциональность семантического поиска

  1. Используйте возможности векторного поиска Manticore для нахождения похожих документов
  2. Реализуйте клиентский запрос SQL или JSON для обращения к Manticore Search
  3. Обработайте ответ и отобразите пользователю семантически релевантные результаты

Тонко настройте ваш семантический поиск

  1. Экспериментируйте с различными метриками векторного сходства (например, косинус, скалярное произведение)
  2. Сочетайте векторный поиск с традиционным полнотекстовым поиском для гибридных решений
  3. Настройте оценку релевантности, чтобы сбалансировать семантическое и ключевое сопоставление

Наслаждайтесь семантическим поиском

  1. Ощутите улучшенную релевантность поиска благодаря возможностям семантического поиска Manticore Search
  2. При возникновении проблем не стесняйтесь создать issue
  3. Также ознакомьтесь с нашими профессиональными услугами

Manticore Search Logo Преимущества

  • Улучшенная релевантность поиска за счёт понимания контекста и смысла
  • Возможность находить концептуально схожие документы даже без точных совпадений ключевых слов
  • Гибкая интеграция с различными методами векторизации
  • Может быть объединён с традиционным полнотекстовым поиском для гибридных решений
  • Эффективные возможности векторного поиска в Manticore Search
  • Поддерживает как SQL, так и JSON интерфейсы
  • Manticore Search Logo Недостатки

  • Локальные модели автоэмбеддингов требуют загрузки модели и ресурсов для инференса; удалённые модели зависят от внешнего API, а готовые векторы требуют отдельного конвейера эмбеддингов
  • Может потребовать больше места для хранения из‑за векторных вложений
  • Возможное увеличение времени индексации из‑за генерации векторов
  • Может потребовать тонкой настройки для баланса между семантической и ключевой релевантностью
  • Узнайте больше о других сценариях использования

    Изучите другие сценарии использования Manticore Search и узнайте, как один движок решает задачи полнотекстового, векторного и гибридного поиска, автодополнения и поиска по журналам.

    Реализуйте семантический поиск с Manticore Search

    Улучшите возможности поиска уже сегодня с функциями семантического поиска Manticore Search!

    Установить сейчас