在上一篇文章《聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss》中，我们有聊到如何快速入门向量检索技术，借助 Meta AI（Facebook Research）出品的 faiss 实现“最基础的文本内容相似度检索工具”，初步接触到了“语义检索”这种对于传统文本检索方式具备“降维打击”的新兴技术手段。
除了CHAR和VARCHAR字符类型时，MySQL为我们提供了TEXT具有更多的功能，其类型CHAR和VARCHAR不能覆盖。 的TEXT是用于存储可以采取从1个字节到4 GB长格式文本字符串是有用的。我们经常会TEXT在新闻站点中找到用于存储文章正文的数据类型，在电子商务站点中会找到产品描述的数据类型。 与CHAR和不同VARCHAR，在TEXT为列使用类型时不必指定存储长度。另外，在检索或插入文本数据（如CHAR和）时，MySQL不会删除或填充空格VARCHAR。 请注意，TEXT 数据未存储在数据库服务器的内存中，因此，每当查询TEXT数据时，MySQL都必须从磁盘读取数据，这与CHAR和相比要慢得多VARCHAR。 MySQL的提供了四种TEXT类型：TINYTEXT，TEXT，MEDIUMTEXT，和LONGTEXT。 下面显示了每种TEXT类型的大小，并假设我们使用的字符集需要一个字节来存储一个字符 TINYTEXT – 255个字节（255个字符） 最多TINYTEXT可以存储255个字符（2 ^ 8 = 256，1个字节的开销）。 您应该使用TINYTEXT少于255个字符，长度不一致并且不需要排序（例如博客文章摘录和文章摘要）的列。 请参见以下示例： CREATE TABLE articles ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, title VARCHAR(255), summary TINYTEXT ); 在此示例中，我们创建了一个名为的新表articles，该表具有一个数据类型为的摘要列TINYTEXT。 TEXT – 64KB（65,535个字符） 该TEXT数据类型可以容纳多达64 KB，其等效于65535（2 ^ 16 – 1）字符。TEXT还需要2个字节的开销。 在TEXT可容纳的物品的身体。考虑以下示例： ALTER TABLE articles ADD COLUMN body TEXT NOT NULL AFTER summary; 在此示例中，我们使用语句将数据类型的body列添加TEXT到articles表中ALTER TABLE。 MEDIUMTEXT – 16MB（16,777,215个字符） 在MEDIUMTEXT可容纳等同16,777,215 16MB字符的文本数据。它需要3个字节的开销。 该MEDIUMTEXT是用于存储像一本书，白皮书等。例如文本相当大的文本数据有用： CREATE TABLE whitepapers ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, body MEDIUMTEXT NOT NULL, published_on DATE NOT NULL ); LONGTEXT – 4GB（4,294,967,295个字符） 该LONGTEXT 可存储文本数据高达4 GB，这是很多。它需要4个字节的开销。
01 — 搜索基本过程 对于网页搜索，传统的过程可以理解为：用户提交POST，搜索引擎返回RESPONSE。最开始的搜索过程，用户基本上是提供关键词，然后搜索引擎进行字符串匹配，给出一些含有这些关键词的候选集网页candidates，然后采用rank模型进行排序，将得分最高的网页靠前显示给用户（当然，某些给了钱做广告的网页就是例外了）。 然而，现在的用户搜索越来越口语化和知识化，搜索引擎慢慢也向QA（问答系统）进行转变，不再仅仅是字符串匹配的过程了。例如用户搜索“刘德华”的妻子这个问题，搜
随着深度学习的快速发展，神经网络模型在CV、NLP等很多领域已经取得了显著超越传统模型的效果。然而，在信息检索领域，神经网络模型的有效性却仍然受到质疑。
本文介绍一篇ACM MM 2022 Oral的工作。基于传统的跨模态文本-视频检索(Video-to-Text Retrieval, T2VR)任务，该工作提出了一个全新的文本到视频跨模态检索子任务，即部分相关的视频检索(Partially Relevant Video Retrieval, PRVR)。
随着互联网上多媒体数据的增长，视频文本检索已经成为一个热门的研究课。用于视频文本学习的Transformer因其良好的性能而受到越来越多的关注。然而，现有的跨模态Transformer方法通常受到两个限制：
如果一张图片可以用一千个单词描述，那么图片中所能被描绘的对象之间便有如此多的细节和关系。我们可以描述狗皮毛的质地，要被追逐的飞盘上的商标，刚刚扔过飞盘的人脸上的表情，等等。
在本文中，作者提出了VideoCLIP，这是一种不需要下游任务的任何标签，用于预训练零样本视频和文本理解模型的对比学习方法。VideoCLIP通过对比时间重叠的正视频文本对 和最近邻检索的负样本对 ，训练视频和文本的Transformer。
当前，我们正在通过自监督学习的方式来训练越来越强大的基础模型。这些大型预训练模型(LPM)充当高效的压缩器，压缩大量互联网数据。这种压缩使得我们可以通过自然语言描述方便地提取这些模型中编码的知识。尽管还处于起步阶段，但这种方法显示出超越传统搜索引擎的潜力，成为知识和信息获取的优质来源。与改进搜索引擎的查询类似，提供给LPM的提示(Prompt)也必须精心设计。然而，与传统搜索引擎相比，提示的复杂性、模型响应的不可预测性带来了独特的挑战。为了理解LPM如何对各种提示做出反应，一些研究检验了重写提示以提高特异性的可行性。然而，在无法访问用户个人数据和行为的情况下，定制提示以准确满足用户的需求仍然具有挑战性。
以上是我们一个个IT领域工程师都会有的困惑，单个人精力有限，有的人擅长工程实践，有的人擅长算法模型，所以得需要找到一个中间衔接点，这个点就是 "Elasticsearch”
主表中的外键是另一张表的主键。 候选键：除了主键以外的都是候选键。 要想能快速查找某一条你想要的数据，必须要要创建主键（一般在开始创建表的时候就会设置）。
搜索引擎的原理其实很简单，写出来没两页纸，但是实现中的各种细节写成的论文可以堆满两个图书馆。
常规的知识库检索通常使用的是关键字与词条匹配，随着AGI的爆发，越来越多的知识库检索开始使用向量检索技术，特别是在RAG领域，增强型的生成式问答检索正在大面积应用和推广。
支持搜索引擎的信息检索模型如果使用机器学习进行训练，则需要大量手动注释数据。这是因为他们不仅要处理一系列查询，还要处理与这些查询相关的所有数据。
回顾自己过去的5年，从一名后端开发工程师，自我摸索、学习、探究，成为一名搜索开发工程师。复盘总结自己经历过的搜索的三个阶段，可简要概括为：（1）关键词搜索、（2）相关性搜索、（3）探索式搜索。
文本嵌入模型在自然语言处理中扮演着重要角色，为各种文本相关任务提供了强大的语义表示和计算能力。
①普通索引：这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建：
继上一次《TiDB Vector抢先体验之用TiDB实现以图搜图》后，就迫不及待的想做一些更复杂的应用。上一篇在 TiDB 社区专栏发布以后还是有很多社区朋友不明白向量的应用场景到底是什么，这次用一个更直观的场景来体现向量检索在 AI 应用开发的重要性。
本项目主要围绕着特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案：技术知识前置【一】-文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障讲解了文本匹配算法的综述，从经典的传统模型到孪生神经网络“双塔模型”再到预训练模型以及有监督无监督联合模型，期间也涉及了近几年前沿的对比学习模型，之后提出了文本匹配技巧提升方案，最终给出了DKG的落地方案。这边主要以原理讲解和技术方案阐述为主，之后会慢慢把项目开源出来，一起共建KG，从知识抽取到知识融合、知识推理、质量评估等争取走通完整的流程。
最近在研究和部署使用 LangChain + LLM(ChatGPT/ChatGLM) 构建企业专有知识库时，接触到两个 embedding （嵌入）模型：text2vec，m3e-base。
又是一年开学季，看着大批莘莘学子步入高校，同时又有大批学生即将面临毕业，这一年要饱受论文的洗礼。在学术论文领域，几乎每一位大学生都避不开论文检索、查重环节。想写出一篇高质量论文，前期大量的信息储备必不可少，而文献检索成为我们获取信息的重要途径。万方数据知识服务平台以客户需求为导向，整合了数亿条全球优质知识资源，依托强大的数据采集能力，应用先进的信息处理技术和检索技术，为决策主体、科研主体、创新主体提供高质量的信息资源产品。今天就来聊聊，我们如何使用百度飞桨PaddleNLP升级论文检索系统。
大家好，这里是NewBeeNLP。今天我们分享Bing在搜索广告的最新技术细节，来自微软和北航的合作工作，发表在KDD 2022。
经过多年的研究和实践，一些成熟的文本索引算法如倒排索引已经被广泛应用并被证明是稳定可靠的。这些算法经过了大量的测试和优化，并且在各种场景下都能提供一致性的性能和准确的搜索结果。此外，索引数据的备份和复制等措施可以进一步提高稳定性，确保索引数据的持久性和可恢复性。
本文是刊载于《管理世界》2017 年第 12 期《多个大股东与企业融资约束——基于文本分析的经验证据》[1] 的阅读笔记。原论文参照 Hoberg 和 Maksimovic（2015）、Buehlmaier 和 Whited（2016）的方法，结合中国制度背景和语言习惯，采用文本分析方法构建了融资约束指标。本笔记主要记录其使用文本分析方法构建指标的过程。
检索增强生成简称RAG（Retrieval-augmented Generation），RAG为大语言模型安装了知识外挂，基础大语言模型不用训练，通过RAG技术与大语言模型结合在回答问题的时候，可以通过企业内部的知识库检索相关和最新的信息来生成内容，从而提高了回答问题的准确性、实时性和关联性。
在AI领域，大语言模型已成为备受瞩目的焦点，尤其在自然语言处理（NLP）领域，其应用愈发广泛。BLM作为一种多任务语言建模方法，旨在构建一个具备多功能的强大模型。在给定文本和查询条件下，该模型能够充分利用上下文中的丰富信息，如查询内容、特定任务或领域知识，以生成准确而恰当的答案。这一特性使得BLM在优化自然语言处理任务中展现出巨大潜力。
在本文中，作者将传统的视频字幕任务转换为一个新的范式，即开放式视频字幕，它在视频内容相关句子的提示下生成描述，而不限于视频本身。
背景 美团点评作为最大的生活服务平台，有丰富的品类可供用户选择，因此搜索这个入口对各业务的重要性不言而喻，除了平台搜索外，业务搜索系统的质量和效果对用户体验、商家曝光、平台交易也有着关键作用。 相对美团点评平台的O2O检索，旅游搜索系统主要面临以下几点挑战： 本异地差异大。在本地生活场景中用户的搜索需求往往集中在本城市内，而在旅游场景特别是行前场景用户会先搜索异地的POI（门店），比如常驻城市为北京的用户在去上海之前可能会先搜索“东方明珠”、“迪士尼”了解相关信息。 搜索意图多样，不同意图的展现形式可能不同
我们在处理很多数据分析任务时，不可避免地涉及到与文本内容相关的知识，这是属于文本挖掘（text mining）的内容，显然是NLP技术的范畴，基于这样的考虑我们先来对自然语言处理有一个基本的认识。
《研究中文文本相似度能解决很多NLP领域文本相关的问题》通过分析中文相似度的计算方式以及在各个应用场景中的使用情况，指出了中文相似度在自然语言处理中的重要性以及其在信息检索、自动问答、机器翻译、自动文摘等场景中的应用。
知识库是企业经营过程中的面向客户和内部员工的知识沉淀文档库，里面包含各类教程、问答、案例等，知识库的检索匹配是自然语言处理(NLP)中一个重要的基础问题，本质是进行文本语义的相似计算，也就是语义匹配，我们很多领域的任务都可以抽象为知识库的匹配检索任务，例如检索引擎、智能客服、知识检索、信息推荐等领域。
结构化数据：也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
问题1：mysql索引类型normal，unique，full text的区别是什么？
陈丹琦的这个工作不错，之前的文本相似度基本只是一个分数，而其实可以分为很多不同视角下的相似情况，这里相当于重新定义了任务。另外，数据构建也是通过模型生成，一切都很方便快捷。最后实验也表明GPT4也时而会出错，这个开拓的方向可以继续深入研究个探讨。
NLP的接口能力包含词法分析、句法分析、篇章分析、向量技术等各方面技术，共涵盖了16种基本原子能力。具体能力可以参考https://cloud.tencent.com/document/product/271/35484
现代视频文本检索框架主要由视频编码器 、文本编码器 和相似度head 三个部分组成。随着视觉表示学习和文本表示学习的成功，基于Transformer的编码器和融合方法也被应用于视频-文本检索领域。
在机器学习中，数据集占据了重要的一部分。研究人员除了需要开发先进的算法外，其实数据集的建立才是最基础也是最重要的部分。在过往的研究中，机器学习从业者也建立了许多可用的数据集。
项目介绍：https://docs.pinecone.io/reference/api/introduction
机械相似性代表着，两个文本内容上的相关程度，比如“你好吗”和“你好”的相似性，纯粹代表着内容上字符是否完全共现，应用场景在：文章去重；
如何无监督地训练一个神经检索模型是当前IR社区的研究热点之一，在今天我们分享的论文中，OpenAI团队尝试在大规模无监督数据上对GPT系列模型做对比预训练(Contrastive Pre-Training)，得到的 CPT-text模型 在文本匹配、语义搜索等任务上取得了优异的zero-shot性能。
N-Gram 是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为 N 的滑动窗口操作，形成了长度是 N 的字节片段序列。
自动问答系统是当前自然语言处理领域一个非常热的方向。它综合运用了知识表示、信息检索、自然语言处理等技术。自动问答系统能够使用户以自然语言提问的形式而不是关键词的组合，提出信息查询需求，系统依据对问题进行分析，从各种数据资源中自动找出准确的答案。从系统功能上讲，自动问答分为开放域自动问答和限定域自动问答。开放域是指不限定问题领域，用户随意提问，系统从海量数据中寻找答案；限定域是指系统事先声明，只能回答某一个领域的问题，其他领域问题无法回答。 为了测试这个方面可行与否，近期，利用百度知道的相关问答语料，
1. 通过 TIRG（Text Image Residual Gating）模型将图片特征和文本特征转化为多模态特征向量。
这个时候如果想对用户输入做一些过滤、对某种回答有了固定的答案怎么办呢？java程序员肯定就会想到写个filter或者intercepter，RAG就是在做类似的事情，只不过流程更加复杂。
文中提出 NeurIPS 2021 论文『VALUE: A Multi-Task Benchmark for Video-and-Language Understanding Evaluation』微软提出新的视频多模态 benchmark：《VALUE》，同时包含检索、caption、QA等多个任务！快来刷榜吧！
今天给大家介绍一篇北大、香农科技、浙大、亚马逊、南洋理工等多个机构近期联合发表的工作，利用GPT这类预训练大模型解决NER问题。
在传统的客服、IM等场景中，坐席需要花费大量时间回答用户的各种咨询，通常面临答案查询时间长、问题重复、时效要求高等挑战。因而，使用技术手段辅助坐席快速、准确、高效地回答用户的各类问题非常有必要。
自然语言理解的许多任务,例如信息检索、自动问答、机器翻译、对话系统、复述问题等等,都可以抽象成文本匹配问题。
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