在这篇文章中，作者哥飞分享了如何利用向量Embeddings实现网站内容的语义化搜索。他以自己的网站为例，展示了通过将内容向量化，即使搜索词与原文不完全匹配，也能准确找到相关内容。文章详细介绍了使用OpenAI的Embeddings接口将文本转换为向量的过程，并通过调用接口得到向量数组。接着，作者介绍了如何将这些向量存储在不同的向量数据库中，如Chroma、Elasticsearch、Milvus等，并比较了它们在不同应用场景下的优势。对于新手，哥飞建议先以文本文件形式存储向量，以便在搜索时载入内存进行处理。文章还提供了PHP函数示例，用于计算向量之间的余弦相似度和余弦距离，从而实现搜索功能。此外，哥飞还提到了他的付费社群，分享了社群成员通过SEO获得的显著成果，并邀请感兴趣的读者加入。总的来说，这篇文章为想要在自己的网站实现语义化搜索的站长提供了实用的指导和建议。
模糊搜索的实现，关键在于内容的向量化。通过将文本转换成向量，我们能够实现语义搜索，即使搜索词与原文不完全匹配，也能准确找到相关内容。这不仅提升了搜索的准确性，还实现了跨语言的搜索能力。
RAG技术通过检索增强生成，结合Embedding技术实现语义匹配，挑选与问题最相关的信息，提升AI回答的准确性。
OpenAI的新博客介绍了两款嵌入模型，text-embedding-3-small和text-embedding-3-large，前者体积小效率高，后者维度高达3072，均支持调整向量长度。同时，GPT-3.5-Turbo-0125模型价格降低，性能提升，而GPT-4-0125-preview模型增强了代码生成能力。此外，还发布了新的审核模型text-moderation-007和更新了密钥权限控制。
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搜索引擎优化（SEO）是提升网站流量和知名度的有效手段。它通过技术和内容策略，让网站更容易被搜索引擎收录并排名靠前。但SEO并非一蹴而就，而是一个需要持续优化的过程。
海外工具站的发展前景如何？只要互联网存在，搜索引擎和广告还在，工具站就能持续带来收益。关键在于提供真正有用的工具，让用户自发传播。现在，尤其是AI相关的工具，更是容易获得用户的青睐。
文章主要介绍了网站站内优化经验，包括TDK的编写、网页结构的优化、内链建设以及六字真言的运用。强调了分析用户需求、合理布局关键词、优化网页结构和内链对于提升网站排名和用户体验的重要性。
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文章深入剖析了App Store的审核流程，涵盖了App Store的变迁、分发模式、开发者账号区别、上架流程、审核流程和依据，以及苹果的惩罚机制和应对策略。