一篇让你搞懂向量 Embeddings 如何使用

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。

一篇让你搞懂向量 Embeddings 如何使用

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。