🔍 文本搜索引擎 (Transformers.js)¶
在这个示例中，我们将使用 Transformers.js 实现一个文本搜索引擎。这个搜索引擎能够理解查询的语义，而不仅仅是基于关键词匹配。
基本原理¶
传统的搜索引擎主要基于关键词匹配，而语义搜索则能够理解文本的含义，即使使用了不同的词语表达相同的概念。这种搜索方式使用了预训练的语言模型，将文本转换为向量表示（嵌入），然后计算查询与文档的相似度。
Transformers.js 提供了多种预训练模型，可以将文本转换为高维向量，从而实现语义搜索功能。
交互式AI工具¶
以下是一个使用 Transformers.js 实现文本搜索引擎的基本示例：
如何使用¶
- 打开应用后，模型会自动加载（首次加载可能需要一些时间）
- 在搜索框中输入查询内容
- 点击"搜索"按钮或按回车键
- 查看搜索结果，结果按相关性排序
- 可以通过底部的文本框添加新内容到知识库
支持的功能¶
- 语义搜索 - 理解查询的含义，而不仅仅是关键词匹配
- 相似度评分 - 为每个搜索结果提供相似度分数
- 动态知识库 - 可以随时添加新的文本到搜索库
- 关键词高亮 - 在搜索结果中突出显示查询词
- 多语言支持 - 使用多语言模型支持跨语言搜索
支持的模型¶
在上面的示例中，我们使用了 paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 模型，它是一个多语言文本嵌入模型，特别适合语义搜索任务。其特点包括：
- 支持100多种语言
- 能够理解语义相似性
- 适合短文本和长文本
- 已经在大规模数据集上进行了训练
应用场景¶
- 企业内部知识库搜索 - 帮助员工快速找到相关信息
- 客服智能推荐 - 基于用户问题推荐相关的FAQ
- 内容推荐系统 - 推荐与用户兴趣相似的文章或产品
- 法律文档检索 - 帮助法律专业人士查找相关案例
- 学术论文搜索 - 基于研究主题找到相关论文
进阶应用¶
- 跨语言搜索 - 使用多语言模型进行跨语言检索
- 混合检索 - 结合关键词检索和语义检索的优点
- 向量数据库集成 - 连接到专用的向量数据库提高性能
- 个性化搜索 - 根据用户历史行为调整搜索结果
- 面向领域的搜索优化 - 使用领域特定的嵌入模型提高准确性
这个示例展示了如何使用 Transformers.js 构建一个简单但功能强大的语义搜索引擎，它可以理解查询的含义，而不仅仅是匹配关键词，从而提供更相关的搜索结果。