txtai:开始语义搜索的最简单方法

哆啦A梦19961年前 ⋅ 2607 阅读

传统的搜索使用关键字来查找数据,语义搜索通过理解文本的语义来进行搜索,不一定是相同的关键字。这就显得更智能,关键字匹配的搜索显得更弱智。

这个库使用起来还是很简单的,pip安装包,然后调用其api即可创建语义搜索服务。关键是还有大量的例子可以参考。

pip install txtai
# Get started in a couple lines
from txtai.embeddings import Embeddings

embeddings = Embeddings({"path": "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"})
embeddings.index([(0, "Correct", None), (1, "Not what we hoped", None)])
embeddings.search("positive", 1)
#[(0, 0.2986203730106354)]

应用

txtai 的一系列示例应用程序。还提供了Hugging Face Spaces上托管版本的链接。

应用描述
基本相似度搜索基本相似性搜索示例。来自原始 txtai 演示的数据。🤗
图书搜索书籍相似度搜索应用程序。使用自然语言语句索引书籍描述和查询。仅限本地运行
图片搜索图像相似度搜索应用程序。索引图像目录并运行搜索以识别与输入查询相似的图像。🤗
总结一篇文章总结一篇文章。从网页中提取文本并构建摘要的工作流程。🤗
维基搜索维基百科搜索应用程序。查询 Wikipedia API 并总结最上面的结果。🤗
工作流生成器构建并执行 txtai 工作流程。将摘要、文本提取、转录、翻译和相似性搜索管道连接在一起,以运行统一的工作流程。🤗

大量的例子:

https://github.com/neuml/txtai/tree/master/examples

https://github.com/neuml/txtai

以前我们使用elasticsearch、lucene等开发搜索服务,这种通过关键词搜索的方式已经过时了,因为关键词匹配的搜索不够智能,且无法对非文本比如图片、视频语音等进行搜索。

未来是语义智能搜索的时代了,这种基于语义向量的搜索更强大,更智能。

txtai 加载的模型和embedding都是存储在内存中,如果索引的数据量大会不会很占用内存?

python 3.6.5下安装报错:

ModuleNotFoundError: No module named 'swig'

@mybooks  官方建议 Python 3.7+

@hue  这是一定的就像redis数据都存储在内存,具体占用内存看你数据量和vector的维度大小

@哆啦A梦1996  谢谢,改成python 3.9后再次安装错误消失

有哪些使用场景?

txtai是一个基于自然语言处理和机器学习的开源工具包,可用于文本处理、自然语言理解和搜索等领域。它可以帮助开发人员在其应用程序中实现语义搜索、自动文本摘要和聚类等功能。

以下是txtai语义搜索的一些使用场景:

1. 帮助用户更快地找到需要的信息:txtai可以根据用户的查询语句自动搜索和过滤文本,快速找到与查询相关的信息。

2. 改善搜索引擎的精度:txtai可以使用自然语言处理技术,以更好地理解用户的查询语句,并将查询结果重新排序以提高搜索引擎的精度。

3. 自动化文本处理任务:txtai可用于自动化文本摘要,分类和聚类等任务,以帮助用户更轻松地处理文本数据。

4. 帮助企业在文档库中搜索关键信息:txtai可以在企业文档库中搜索关键信息,从而帮助企业更快地找到需要的信息,提高工作效率。

总之,txtai语义搜索可应用于各种领域,帮助用户更快地找到需要的信息,提高工作效率和准确性。

有哪些类似的项目?

一些类似的项目包括:
- ElasticSearch:一个流行的开源搜索引擎,使用 Lucene 库实现。
- Solr:另一个基于 Lucene 的搜索引擎,提供高级搜索功能和可扩展性。
- MeiliSearch:一个开源搜索引擎,旨在提供简单而快速的搜索体验。它支持语义搜索、拼写纠正和排序。
- Apache Lucene:这是 ElasticSearch 和 Solr 所基于的底层库,提供了强大的全文搜索和信息检索能力。
- Algolia:一个云搜索平台,提供语义搜索、拼写纠正、地理位置搜索等功能。预先处理和分析数据,以提供最佳搜索结果。

有哪些优缺点?

优点:

1. 简单易用:txtai是一个简单易用的语义搜索工具,基于Python编写,易于安装和配置。

2. 快速高效:txtai使用先进的自然语言处理技术,能够快速高效地搜索和过滤大量文本信息。

3. 相似度匹配:txtai具有相似度匹配功能,可以返回与搜索条件相关的内容,而不仅仅是准确匹配的结果。

4. 可扩展性:由于使用Python开发,txtai具有良好的可扩展性,可以灵活地与其他Python库和工具集成。

缺点:

1. 语义搜索结果不够准确:通常情况下,txtai可以返回与搜索条件相关的结果,但是有时可能会返回一些不太准确的结果,这可能会影响搜索的质量。

2. 依赖于文本质量:txtai的搜索结果依赖于文本的质量,如果原始文本的质量不高,可能会影响搜索的效果。

3. 需要理解自然语言:为了正确使用txtai,需要对自然语言处理(NLP)有一定的理解,这可能会对一些用户造成障碍。

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