semantic search

本文详细介绍了如何在没有全文索引的情况下创建语义索引,包括使用独特索引、全文索引及语义索引的实例,并探讨了在已有全文索引上创建语义索引的方法。
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Create a Semantic Index When There Is No Full-Text Index

Example 1: Create a unique index, full-text index, and semantic index

CREATE FULLTEXT CATALOG ft AS DEFAULT
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CREATE UNIQUE INDEX ui_ukJobCand
    ON HumanResources.JobCandidate(JobCandidateID)
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CREATE FULLTEXT INDEX ON HumanResources.JobCandidate
    (Resume
        Language 1033
        Statistical_Semantics
    ) 
    KEY INDEX JobCandidateID 
    WITH STOPLIST = SYSTEM
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Example 2: Create a full-text and semantic index on several columns with delayed index population

CREATE FULLTEXT CATALOG documents_catalog
GO

CREATE FULLTEXT INDEX ON Production.Document
    ( 
    Title
        Language 1033, 
    DocumentSummary
        Language 1033, 
    Document 
        TYPE COLUMN FileExtension
        Language 1033
        Statistical_Semantics
    )
    KEY INDEX PK_Document_DocumentID
        ON documents_catalog
        WITH CHANGE_TRACKING OFF, NO POPULATION
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populate index

ALTER FULLTEXT INDEX ON Production.Document SET CHANGE_TRACKING AUTO
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Create a Semantic Index When There Is an Existing Full-Text Index

ALTER FULLTEXT INDEX ON Production.Document
    ALTER COLUMN Document
        ADD Statistical_Semantics
    WITH NO POPULATION
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AutoGPT

AutoGPT

AI应用

AutoGPT于2023年3月30日由游戏公司Significant Gravitas Ltd.的创始人Toran Bruce Richards发布,AutoGPT是一个AI agent(智能体),也是开源的应用程序,结合了GPT-4和GPT-3.5技术,给定自然语言的目标,它将尝试通过将其分解成子任务,并在自动循环中使用互联网和其他工具来实现这一目标

<think>嗯,用户提出了一个关于语义搜索中邻近文本处理技术的问题。从系统指令和用户历史记录来看,用户似乎对信息检索技术有深入研究需求,可能是开发者或研究人员。 用户提到的"semantic search neighboring text techniques"核心在于如何利用上下文信息提升语义搜索质量。我需要组织几个关键技术方向:首先想到的是滑动窗口技术,这是处理邻近文本的基础方法;然后是更先进的上下文感知模型,比如BERT这类Transformer架构;最后是文档结构分析这种高阶应用。 在滑动窗口部分要强调窗口大小的动态调整策略,这对实际应用很重要。上下文感知模型需要区分预训练和微调阶段的不同处理方式,特别是位置编码和自注意力机制的作用。文档结构分析可以补充一些具体应用场景,比如法律或学术搜索。 考虑到用户可能关注实现细节,准备在BERT部分补充一个技术细节注释:虽然BERT最大支持512个token,但通过滑动窗口或长文本模型可以处理更长文档。这个细节对开发者很重要,但不必写在主回答里。 后续问题设计要层层递进:从基础的分块策略到具体的嵌入方法,再到实际系统集成,这样能覆盖用户可能的学习路径。特别是第三个问题关于系统集成,这往往是实际开发中的痛点。 最后检查所有技术点都提供了可操作的方案,避免纯理论描述。比如提到"动态调整窗口大小"而不是简单说"使用窗口技术"。</think>在语义搜索中处理邻近文本(neighboring text)是提升相关性的关键技术,主要方法如下: ### 一、邻近文本处理技术 1. **滑动窗口技术** 在文档上移动固定大小的窗口(如128个token),对每个窗口生成独立嵌入: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") def chunk_embedding(text, window=128, stride=64): tokens = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=False) embeddings = [] for i in range(0, tokens.input_ids.size(1), stride): chunk = tokens.input_ids[:, i:i+window] outputs = model(input_ids=chunk) embeddings.append(outputs.last_hidden_state[:,0,:]) # 取[CLS]向量 return torch.cat(embeddings, dim=0) ``` **优势**:保留局部语义关系,解决长文本超出模型最大长度限制的问题[^1] 2. **上下文感知模型** - 使用Transformer架构(如BERT、RoBERTa)捕获双向上下文 - 通过自注意力机制计算$Attention(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$ 使每个token的表示包含全局上下文信息 - 位置编码保证邻近token的位置关系:$PE_{(pos,2i)} = \sin(pos/10000^{2i/d_{model}})$ 3. **文档结构分析** ```mermaid graph TD A[原始文档] --> B(段落分割) B --> C{关键区域检测} C -->|标题| D[增强权重] C -->|表格| E[特殊解析] C -->|正文| F[标准处理] D --> G[嵌入合成] E --> G F --> G ``` ### 二、邻近文本的应用价值 1. **解决歧义** "苹果股价上涨"在科技和金融上下文中的语义不同,邻近文本提供消歧依据 2. **提升召回率** 当查询"Transformer模型"时,邻近出现"attention mechanism"的文档应优先召回 3. **支持长文档搜索** 学术论文等长文本通过分块处理实现细粒度检索,满足$ \text{precision} = \frac{|\{\text{相关块}\} \cap \{\text{返回块}\}|}{|\{\text{返回块}\}|} $[^2] ### 三、技术挑战与解决方案 | 挑战 | 解决方案 | |------|----------| | 窗口重叠导致冗余 | 最大池化或注意力加权合并嵌入 | | 跨窗口语义断裂 | 引入递归机制(如Longformer的滑动注意力) | | 计算资源消耗 | 使用蒸馏模型(MiniLM)或量化技术 | > **技术演进**:当前前沿方法如ColBERT的后期交互机制,允许查询token与文档token独立交互: > $$ \text{score}(q,d) = \sum_{i=1}^{|q|} \max_{j=1}^{|d|} \mathbf{q}_i^T \mathbf{d}_j $$ > 显著提升邻近文本匹配精度[^3]
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