用于精确语义相似度检查的API - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

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知识图谱的语义相似度计算框架Sematch实践

Sematch是一个用于知识图谱的语义相似性的开发、评价和应用的集成框架，其代码见github。 Sematch支持对概念、词和实体的语义相似度的计算，并给出得分。...Sematch专注于基于特定知识的语义相似度量，它依赖于分类( 比如 ) 中的结构化知识。深度、路径长度 ) 和统计信息内容( 语料库与语义图谱) 。...其应用框架如下所示：从图中可见，其支持多样化、多层次的相似度计算。 ? 如其DEMO上可见，支持多样化的相似度计算。 ? 1、测试：词的相似度计算，其结果如图所示：（代码见github） ?...2、概念的相似度计算 ? 附：由于dbpedia国内无法访问，所以一些实体的相似性等目前暂无法测试。

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语义相似度模型在测试需求变更中的应用

而随着自然语言处理（NLP）与深度学习的发展，语义相似度模型正日益成为应对需求变更挑战的关键利器。...本文将系统阐述语义相似度模型在测试需求变更中的核心应用逻辑、技术路径与落地实践，帮助企业构建更具韧性与智能感知能力的测试体系。一、测试需求变更带来的挑战1....SimCSE、SBERT专门优化句子相似度的模型，性能领先中文语义模型如Langboat, Chinese-BERT, C-BERT-wwm-ext，适用于中文测试场景 ✅ 建议使用适合测试领域语料微调过的模型...（如使用企业历史需求-用例对数据）三、语义相似度模型在需求变更中的核心应用场景场景1：需求变更影响测试用例识别输入：新版需求项目标：找出与之语义接近的旧测试用例 → 判断是否需要更新/删除/重写...语义模型检索 → LLM生成用例草案 → 测试人员验证修改场景3：需求覆盖追踪中的智能对齐测试覆盖分析时，将测试用例与变更后的需求进行语义比对：若覆盖度下降，提示用例缺失；若多用例高相似同一需求

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基于对比学习(Contrastive Learning)的文本表示模型为什么能学到语义相似度？

为什么对比学习能学到很好的语义相似度？...因为对比学习的目标就是要从数据中学习到一个优质的语义表示空间众所周知，直接用BERT句向量做无监督语义相似度计算效果会很差，这个问题还没搞清楚的可以看我的这篇回答：BERT模型可以使用无监督的方法做文本相似度任务吗...以下主要是一些个人的体会，思路会比较逆向。回答这个问题，要从语义相似度计算的一般范式说起。...计算句子A和句子B的语义相似度，通常来说，基于交互的方案结果更准确：如果一共有N个句子,那么就需要进行 N × (N-1) 次相似度计算。...语义相似度的求解，转换成了一个单纯的特征映射过程：编码器提取输入句子的语义信息，再将它投影到向量空间中。‘ 这有点像传统机器学习领域的问题。

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百度收录状态检查与URL提交API的实现

本文分析的PHP脚本实现了两个核心功能：收录状态检查：查询指定URL是否被百度搜索引擎收录主动推送：将URL提交至百度搜索引擎加速收录技术实现解析 1....收录检查功能的实现 checkBaiduIndex()函数通过模拟百度搜索查询来判断URL收录状态： function checkBaiduIndex($url) { $urlParts = parse_url...'该URL已被百度收录' : '该URL未被百度收录' ]; } 技术要点：使用parse_url()解析URL获取域名和路径信息构造特定的搜索查询：site:domain.com inurl...URL提交功能的实现 submitToBaidu()函数使用百度站长平台的API接口提交URL： function submitToBaidu($url, $token) { $urlParts...API接口需要有效的站长平台token进行身份验证通过POST方式提交URL数据解析并返回API的JSON响应结尾这种类型的接口可以轻松集成到内容管理系统中，自动化SEO监控和优化流程，大大提高网站管理效率

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一文详解文本语义相似度的研究脉络和最新进展

---- ©作者 | 崔文谦单位 | 北京邮电大学研究方向 | 医学自然语言处理编辑 | PaperWeekly 本文旨在帮大家快速了解文本语义相似度领域的研究脉络和进展，其中包含了本人总结的文本语义相似度任务的处理步骤...在文本相似度任务中，需要有一个模块用于对文本的向量化表示，从而为下一步相似度比较做准备。这个部分一般会选用一些 backbone 模型，如 LSTM，BERT 等。...对于语义相似度任务来说：在有监督范式下，BERT 需要将两个句子合并成一个句子再对其编码，如果需要求很多文本两两之间的相似度，BERT 则需要将其排列组合后送入模型，这极大的增加了模型的计算量。...作者认为，直接用 BERT 句向量来做相似度计算效果较差的原因并不是 BERT 句向量中不包含语义相似度信息，而是其中包含的相似度信息在余弦相似度等简单的指标下无法很好的体现出来。...由于该方法采用的映射方式是可逆的，因此就可以通过给定的 BERT 句向量去映射回标准高斯空间，然后再去做相似度计算。由于标准高斯空间是各向同性的，因此能够将句向量中的语义相似度信息更好的展现出来。

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Dynamic Routing-中科院&西交&旷视（孙剑团队）提出用于语义分割的动态路由网络，精确感知多尺度目标，代码已开源！

▊ 写在前面近年来，大量手工设计和基于搜索的网络被用于语义分割。然而，以前的工作（如FCN、U-Net和DeepLab系列）希望在预定义的静态网络结构中处理不同规模的输入。...Motivation 语义分割是计算机视觉领域中最基本但最具挑战性的任务之一，其目的是为每个像素分配语义类别。语义分割中的一个问题来自输入物体之间的巨大尺寸差异。...为此，需要一个更灵活的网络来适应每个图像的尺度变化。在本文中，作者提出了一个用于语义分割的动态网络框架，称为动态路由（Dynamic Routing）。...上图展示了Common-A，Common-B，Common-C的结构，可以看出，这些结构与目前手工设计的网络具有很大的相似性。 4.2....总结在这项工作中，作者提出了一个用于语义分割的动态路由（dynamic routing）网络，与以前的工作的主要区别在于，本文的方法根据每个图像的尺度分布生成与输入数据相关的前向路径。

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.NET 原生驾驭 AI 新基建实战系列（六）：Pinecone ── 向量数据库的云原生先锋

其底层主要基于近似最近邻（ANN）算法，在保证较高精度的同时显著提升搜索速度。 1.1 近似最近邻（ANN）搜索原理：ANN 算法通过牺牲部分精确度换取更快的搜索速度。...相似性搜索相似性搜索是 Pinecone 的核心功能，用于快速找到与查询向量最相似的向量。 2.1 查询处理步骤：预处理：对查询向量进行归一化（若使用余弦相似度）。...精排：对候选向量进行精确距离计算，返回 topK 结果。 2.2 距离度量支持类型：余弦相似度：适用于文本和推荐系统。欧几里得距离：适用于图像和音频特征。点积：某些场景下的相似度度量。...它提供了一套工具和 API，支持开发者创建智能代理、处理语义记忆以及实现复杂的功能编排。...这种灵活性使其适用于从小规模原型到企业级应用的各种场景。最佳实践与注意事项选择合适的距离度量根据应用需求选择合适的距离度量方式。例如，余弦相似度适用于文本嵌入，欧几里得距离适用于图像特征。

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PageIndex：构建无需切块向量化的 Agentic RAG

引言你是否对长篇专业文档的向量数据库检索准确性感到失望？传统的基于向量的RAG系统依赖于语义相似性而非真正的相关性。但在检索中，我们真正需要的是相关性——这需要推理能力。...当处理需要领域专业知识和多步推理的专业文档时，相似度搜索常常不尽人意。基于推理的RAG提供了更好的选择：让大语言模型能够思考和推理，找到最相关的文档部分。...节点遵循文档的自然结构。适用于大规模文档设计用于轻松处理数百甚至上千页的文档。 PageIndex格式以下是输出示例。查看更多示例文档和生成的树结构。...设置OpenAI API密钥在根目录创建一个.env文件并添加你的API密钥： CHATGPT_API_KEY=你的openai密钥 3....使用PageIndex进行基于推理的RAG 使用PageIndex构建基于推理的检索系统，无需依赖语义相似度。非常适合需要细微区分的领域特定任务。

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.NET 原生驾驭 AI 新基建实战系列（七）：Weaviate ── 语义搜索的智能引擎创新者

IVF（倒排文件索引）：将向量空间划分为多个簇，每个簇有一个中心向量，查询时先定位最近的簇中心，再在簇内精确搜索。这些索引方法能够在高维空间中快速找到与查询向量最相似的对象。...❝查询结果通常按相似度排序，用户可指定返回结果的数量或设置相似度阈值。查询流程：输入预处理：对查询向量进行归一化（若使用余弦相似度）。索引导航：利用 HNSW 索引定位候选向量。...例如，余弦相似度常用于文本嵌入，而欧几里得距离适用于图像特征。 5. 实时性和扩展性 Weaviate 支持实时数据插入和查询，适合处理大规模数据集。...实际应用场景 Weaviate 和 Semantic Kernel 的结合适用于多种实际场景，以下是几个典型示例： 1. 语义搜索在文档管理系统中，可以将文档内容转换为向量，实现基于语义的搜索。...安全性不要在代码中硬编码 API 密钥，建议使用环境变量存储。性能监控定期检查查询延迟和资源使用情况，及时优化配置。

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构建AI智能体：超越关键词搜索：向量数据库如何解锁语义理解新纪元

10张图片）索引技术B树、哈希索引等HNSW、IVF-PQ、LSH等专门为高维空间设计的ANN索引核心能力事务一致性、完整性语义理解、相似性检索适用场景电商订单、用户信息管理等AI推荐、语义搜索、图像识别等四...距离度量（Distance Metric）：如何衡量两个向量的相似性？常用方法有：余弦相似度（Cosine Similarity）：衡量向量方向上的差异，忽略其大小。非常适合文本数据。...欧氏距离（Euclidean Distance）：衡量向量在空间中的实际距离。点积（Dot Product）：与余弦相似度相关，但也受向量大小影响。...愚蠢但精确的方法（暴力搜索）：你拿起《三体》，然后一页一页地和其他999,999本书逐字逐句地对比。这绝对能找到最相似的那本，但你找到的时候，顾客可能已经老了。...FAISS 是 Facebook AI 团队开源的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它提供了大量的算法，针对不同的数据集大小和精度要求，可以组合出最优的索引和搜索方式。

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腾讯云VectorDB：深度学习场景下的新一代数据存储方案

概念腾讯云VectorDB是一种基于向量相似度检索技术的云原生多模态检索引擎，主要用于大规模多媒体数据的实时相似度检索。...VectorDB支持海量数据存储与高效查询，能够为用户提供从数据存储、特征提取、相似度计算到检索结果返回等全链路服务，并兼容多种开放API接口，为用户提供更加灵活的使用方式。...语义搜索语义搜索是一种基于自然语言处理的搜索方式，用户可以输入自然语言查询字符串，系统将自动理解查询意图，然后通过向量检索技术来实现高效、精确的检索。...VectorDB可以在深度学习领域中的语义搜索场景中发挥重要作用，可以应用于搜索引擎、智能客服、语音助手等多种场景。...为解决该问题，该企业采用了VectorDB作为用户和菜品的向量数据存储和检索引擎，利用VectorDB提供的高效相似度查询接口，实现了对用户和菜品之间的相似度计算和推荐。

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查询+缓存 —— 用 Elasticsearch 极速提升您的 RAG 应用性能

语义阻力另一方面，与精确度产生共鸣的语义阻力采用了更严格的相似性函数，缩小了被视为“匹配”的范围。...语义容忍度和语义阻力之间的平衡，就像召回率和精确度之间的权衡一样，对于优化 Elasticsearch 缓存层的性能和有效性至关重要。...我们可以通过检查具有不同相似性阈值的两个假设场景来说明该参数的影响：场景 A（高阈值 - 阻力）：设置严格的相似性参数，例如 0.95，强调语义阻力。...这仅允许具有高度相似性的查询来检索缓存的答案，以牺牲召回率为代价来提高精确度。场景B（低阈值-容差）：设置更宽松的相似性参数，例如0.75，强调语义容差。...这允许更广泛的语义相关查询来检索缓存的答案，有利于召回而不是精确。通过比较这些场景，我们可以观察相似性参数如何影响语义抵抗和语义容忍之间的平衡，进而影响召回率和精确率之间的权衡。

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查询ES或VDB时为什么要叫“召回”？

为什么向量检索系统和ES中使用“召回”概念语义检索的挑战：向量检索系统和ES处理的是语义相似性问题，而不是简单的精确匹配。...在这种场景下，更关注的是查询的准确性和效率，而不是像向量检索系统中那样需要处理语义相似性和近似匹配。...总结在向量检索系统和ES中使用“召回”概念，是因为这些系统需要处理语义相似性、大规模数据的近似搜索以及优化检索策略等问题。...召回率（Recall）衡量的是检索系统能够找到多少与查询相关的文档，而精确度（Precision）衡量的是检索结果中相关文档的比例。以下是一些平衡召回率和精确度的方法： 1....优化距离度量选择适当的距离度量：不同的距离度量（如欧式距离、余弦相似度、曼哈顿距离）适用于不同的数据集和应用场景。通过实验选择最适合的度量方式。

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这7个矢量数据库你应该知道！

通过其简洁的 API，用户可以轻松地在应用程序中实现向量搜索功能，享受既快速又精确的相似性搜索服务，而且几乎不需要额外的配置和维护工作。主要特色包括：提供一键设置和自动扩展的便捷托管服务。...这款引擎旨在让向量搜索变得更加容易获取和扩展，适用于执行语义化文本搜索、自动化数据分类等多种应用场景。主要特性包括：提供自动化的机器学习模型来实现数据的向量化处理。...结合内置的图数据库技术，实现深度的语义搜索。支持数据的实时索引和搜索功能。提供 GraphQL 和 RESTful API 的支持，方便与其他系统集成。 5....提供高效的颜色数据索引和快速检索功能。支持执行基于颜色的复杂查询，增强搜索的精确度和灵活性。 7....这个平台以其强大的可扩展性、高效性和精确性，为向量搜索和分析提供了坚实的基础，适用于多种人工智能应用场景。主要特性包括：提供高准确度的先进向量搜索功能。

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【RAG落地利器】Weaviate、Milvus、Qdrant 和 Chroma 向量数据库对比

这意味着不用使用基于精确匹配或预定义标准查询数据库的传统方法，而是可以使用向量数据库根据语义或上下文含义查找最相似或最相关的数据。...关键特性：基于图的数据模型机器学习集成模块化和可扩展实时索引与查询丰富的API和客户端支持云原生和高可用性 Milvus 简介：Milvus 是一个高效的向量数据库，特别适合用于机器学习和人工智能领域...关键特性：高效的向量索引（如倒排索引、HNSW、IVF等）多种相似度度量（欧氏距离、余弦相似度等）可扩展性（水平和垂直扩展）强大的API支持（Python、Java、Go等）云原生支持（Kubernetes...关键特性：高效的向量索引（如倒排索引、KD-树等）支持多种相似度度量（欧氏距离、余弦相似度等）可扩展性和弹性易于集成和使用（多种编程语言API）实时性能优化这些数据库各有特色，适用于不同的应用场景和需求...概述 1.1 向量数据库的核心功能向量数据库的核心功能是存储和查询高维向量数据，支持基于向量相似度的快速检索。

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一款比ChatGPT好用100倍的文本分析神器

，现在大多数基于GPT的文本搜索功能都用的是向量相似度搜索，它对于我们分析文本，写论文都有很大的限制。...这是一款强大的语义搜索工具，相较于传统的文本匹配方式，Semantra 能够提供直接的语义查询功能。 Semantra 的设计目标是易用、可定制，同时注重隐私。...它非常适合需要在大量文档中进行精确搜索的用户，如新闻记者、研究人员、学生或教师等。如何安装安装和使用 Semantra 也非常简单。...Semantra： pipx install semantra 安装成功后，你可以在终端中输入 semantra --help 命令，检查是否正确安装。...Semantra 主要用于处理存储在本地计算机上的文档（包括文本和 PDF 文件）。你可以选择处理单个或多个文档。需要注意的是，第一次处理文档可能需要一些时间，但是再次处理时，速度将大大提高。

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LLMOps实战（四）：大模型开发 RAG 工作流中 Embedding 模型选型全解析

而 Embedding 模型在 RAG 工作流中起着关键作用，它负责将文本、结构化数据等转换为向量表示，以便进行高效的相似度检索。...相似度计算：通过余弦相似度或欧氏距离衡量向量间的关联性，支撑检索任务。信息降维：将复杂数据压缩为低维稠密向量，便于高效存储与计算。...SQLNet：是一种专门用于处理结构化数据的 Embedding 模型。它将 SQL 查询语句和表格结构（列名、行值）映射到联合向量空间。...，先将结构化数据转为文本格式，再学习文本语义信息生成向量表示适用场景常规数据库查询场景，需根据 SQL 语句精确查询的情况，如企业资源管理系统中的员工、订单信息查询，适合表格型或数据库查询处理具有复杂关系的结构化数据...，如知识图谱、社交网络、分子结构等场景，适合知识图谱查询结构化数据与文本数据混合场景，或需进行语义匹配的结构化数据检索，如电商搜索，适合结构化+文本数据查询优势查询准确性高，能精确理解 SQL 查询语义并准确返回结果效率高

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第一章：向量搜索引擎概述与理论基础

第一章：向量搜索引擎概述与理论基础 1.1 什么是向量搜索引擎向量搜索引擎是一种专门用于处理高维向量数据相似性搜索的系统。...与传统的基于关键词的搜索不同，向量搜索引擎通过计算向量之间的距离或相似度来找到最相关的结果。 1.1.1 向量的概念在数学中，向量是具有大小和方向的量。...文本搜索：将文档转换为向量，进行语义相似性搜索图像搜索：通过图像特征向量找到相似图像语音识别：音频特征向量的匹配和识别生物信息学：基因序列的相似性分析金融风控：用户行为向量的异常检测 1.2...向量搜索的问题 1.2.1 维度灾难随着向量维度的增加，传统的搜索方法会遇到"维度灾难"问题：空间稀疏性：高维空间中的点变得稀疏距离均匀化：所有点之间的距离趋于相等计算复杂度：暴力搜索的时间复杂度为...： 1.4.3 搜索过程从顶层开始：从最高层的入口点开始搜索贪心搜索：在每一层中找到最近的邻居层间跃迁：逐层下降，精确度逐渐提高底层精确搜索：在第0层进行精确的近邻搜索 1.5 距离度量与相似性

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将向量数据库与现有IT基础设施集成

这是因为关键字根据精确的术语检索结果，难以捕捉上下文或含义。例如，对“运动鞋”的关键字搜索可能会错过标记为“跑鞋”的相关结果。...向量搜索，也称为语义相似性搜索，通过使用向量嵌入来解决这些挑战，向量嵌入是高维空间中的数学表示，它捕获数据点之间的关系。通过将项目转换为向量，向量搜索可以基于含义和上下文而不是精确的措辞来检索信息。...与为结构化数据设计的传统数据库不同，向量数据库基于上下文和语义相似性检索非结构化数据。在选择开源和托管向量数据库选项时，您需要考虑您的技术需求、预算和所需的支撑级别。...向量数据库在各行业的实际应用向量数据库支持各个领域的先进应用，提供强大的语义相似性搜索功能：电子商务：向量数据库通过识别具有相似特征（例如颜色、款式和用例）的产品来为推荐引擎提供支持。...例如，对心理惊悚片感兴趣的观众可能会收到具有相似叙事结构或主题的节目和电影推荐，而不仅仅是基于类型，从而提高用户参与度和满意度。

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llm与RAG的学习与优化

Authorization: 你的API密钥，通常从环境变量 $OPENAI\_API\_KEY 中获取。...它通过神经网络嵌入模型（Embedding Model），将文本的深层语义压缩成一个几百到几千维的连续向量。**优势**：能够捕捉文本的**真实意图**，实现“意思相似”而非“字面匹配”的搜索。...**混合搜索 (Hybrid Search)**现代先进的RAG系统通常采用混合搜索策略，即同时执行稠密和稀疏向量搜索，然后将两者的结果智能地融合（通常通过重排序步骤），从而兼具语义理解和关键词精确匹配的优点...向量索引本来想写一节谈论向量匹配的方法，比如余弦相似度，欧氏距离，点积之类的，不过本文更多是面向开发者，所以就不多谈了，还是聊一聊开发技术选型强关联的内容向量索引，也可是一种数据库索引。...而通过源码查看，它的开头处理也是递归分割，只是将分割后的每个片段来做余弦相似度对比，获得最符合语义的片段。2.

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知识图谱的语义相似度计算框架Sematch实践

语义相似度模型在测试需求变更中的应用

基于对比学习(Contrastive Learning)的文本表示模型为什么能学到语义相似度？

百度收录状态检查与URL提交API的实现

一文详解文本语义相似度的研究脉络和最新进展

Dynamic Routing-中科院&西交&旷视（孙剑团队）提出用于语义分割的动态路由网络，精确感知多尺度目标，代码已开源！

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PageIndex：构建无需切块向量化的 Agentic RAG

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构建AI智能体：超越关键词搜索：向量数据库如何解锁语义理解新纪元

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查询+缓存 —— 用 Elasticsearch 极速提升您的 RAG 应用性能

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这7个矢量数据库你应该知道！

【RAG落地利器】Weaviate、Milvus、Qdrant 和 Chroma 向量数据库对比

一款比ChatGPT好用100倍的文本分析神器

LLMOps实战（四）：大模型开发 RAG 工作流中 Embedding 模型选型全解析

第一章：向量搜索引擎概述与理论基础

将向量数据库与现有IT基础设施集成

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