Jina AI x 新氦 | 基于深度学习的神经语义检索

3月30日,JinaAI的高级AI工程师王峰将在NeuHelium新氦技术沙龙进行线上分享,主题为「基于深度学习的神经语义检索」。王峰将揭秘神经搜索的背景、优势、现状、关键技术与挑战,以及展望其未来。神经搜索不仅限于文本搜索,还包括音频、图像等多种模态的检索。参与者将有机会了解更多神经搜索的应用场景和技术细节,并参与互动赢取JinaAI周边礼品。王峰拥有丰富的开源软件和云原生技术经验,专注于深度学习在信息检索领域的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

参与线上分享,Jina AI 高级 AI 工程师王峰,将带大家对神经搜索的前世今生一探究竟。

提到「搜索」,很多人第一反应就是百度、Google 等搜索引擎:在搜索框中输入想要查询的内容,点击搜索,得到一系列与之相关的链接。

实际上,搜索远不止如此。比如使用听歌识曲功能时,其实是用录制的音频片段搜索匹配歌曲;刷 Tinder 时,算法也在搜索它认为你感兴趣的对象。

1f9f2127fa80eb387838e7a2da430a95.png

搜索一段音频的相似片段

除此之外,搜索能做的事情还有很多,比如通过文字搜索 PDF 中的图片;又或者通过以图搜图,搜索一双心仪的鞋子……

更多详解,可参见《说了那么多,到底什么是「神经搜索」》?

3 月 30 日,Jina AI 高级 AI 工程师王峰,将做客 NeuHelium 新氦技术沙龙,为大家带来下一代搜索引擎的相关分享。

NH Tech Salon:下一代搜索引擎

活动时间:3月30日 (周三) 19:30-20:30

分享主题:基于深度学习的神经语义检索

主讲嘉宾:王峰@Jina AI 高级 AI 工程师

参与方式:线上直播

报名地址:

https://www.huodongxing.com/event/7642587804922

参加本次线上直播,你将了解:

* 神经搜索的背景及优势

* 神经搜索的研究现状

* 神经搜索的关键技术与挑战

* 神经搜索的未来展望

更多福利:

参与互动交流,有机会获得 Jina AI 精美周边

23aaf548b106390856940d7c126ef96b.png

 关于王峰 

Jina AI 高级 AI 工程师,开源神经搜索框架 Jina 核心贡献者。毕业于山东大学,并于香港浸会大学获得计算机博士学位。

曾就职于腾讯科技和虎牙科技,热衷于开源软件及云原生技术,专注机器学习与深度学习算法在自然语言理解、多模态表征学习和信息检索领域的实际应用。

 关于新氦类脑智能 

上海市类脑芯片与片上智能系统研发与转化功能型平台承载主体。

致力于打造基于类脑智能与人工智能芯片的产业发展引擎,构建集人才、技术、数据、产品及行业应用场景于一体的产业生态,在技术研发、市场转化与业务拓展方面提供全方位的服务。

访问以下链接:

https://www.huodongxing.com/event/7642587804922

或点击阅读原文,即可报名本次线上分享

三月,Jina AI 联合 ANGELHAHA 共同发起了女性开发者礼遇计划,通过以下方式参与活动,将有机会获得精美礼品一份。

 方式一:学习「神经搜索」课程内容,并获取 Jina Learning BootCamp 证书 

传送门→https://learn.jina.ai/

 方式二:为 Jina 点亮🌟/提交 First Issue/Pull Request

传送门→https://github.com/jina-ai/jina

扫描海报二维码,参与互动报名吧!

下一代开源神经搜索引擎

在 GitHub 找到我们

更多精彩内容(点击图片阅读)

fd32f282bceb47a8cb40dc5aa9615dbc.png

33c60cdde76dff848367855065ed44fc.png

### Jina AI 的高级特性和深度学习集成 Jina 是一种基于云原生架构设计的开源神经搜索引擎,专注于非结构化数据处理和语义搜索。它通过结合深度学习模型来实现高效的索引、查询以及匹配功能[^1]。 #### 高级特性概述 Jina 提供了一系列强大的高级特性,这些特性使得开发者能够轻松构建复杂的神经搜索应用: - **流式 API**: 支持实时数据流传输,允许用户动态更索引并即时获取结果。 - **分布式部署**: 利用 Kubernetes 和其他容器编排工具支持大规模集群环境下的弹性扩展能力。 - **模块化组件**: 用户可以根据需求自由组合不同的执行器 (Executor),从而定制专属的工作流程逻辑。 以下是关于如何利用 Python 实现基本文档检索的一个简单例子: ```python from jina import Flow, Document def index(): f = Flow().add(uses='jinahub+schemas://SimpleIndexer') with f: doc = Document(text="hello world") f.post(on='/index', inputs=doc) if __name__ == "__main__": index() ``` 此脚本展示了怎样创建一个简单的索引来存储文本信息,并可通过 POST 请求访问该服务端点 `/index` 来完成操作。 #### 深度学习集成 为了更好地服务于现代人工智能应用场景,Jina 已经无缝集成了多种主流框架用于训练自定义编码器模型或者加载预训练权重文件作为特征提取工具的一部分。例如 TensorFlow/Keras 或 PyTorch 可被用来开发的 Encoder 并将其嵌入到整个系统当中去提升性能表现水平: ```python import torch.nn as nn from jina.executors.encoders import BaseEncoder class MyAwesomeTextEncoder(BaseEncoder): def encode(self, content: str, *args, **kwargs) -> 'ndarray': model = nn.Sequential( nn.Linear(len(content), 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, self.output_dim) ) output = model(torch.tensor([ord(c) for c in content]).float()) return output.detach().numpy() my_encoder = MyAwesomeTextEncoder(output_dim=64) result = my_encoder.encode('sample sentence.') print(result.shape) # Should be something like (1, 64) ``` 上述代码片段说明了如果要编写自己的文本编码类,则需继承 `BaseEncoder` 类型并且重写其方法以适应特定业务场景的要求;这里展示了一个非常基础版本的例子——采用两层全连接网络来进行字符级别转换得到固定长度向量表示形式。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值