Keywords Search

本文介绍了AC自动机的基本构造方法及其应用实例。通过详细代码示例展示了如何构建Trie树,设置失败指针,并利用AC自动机进行高效字符串匹配。

第一道AC自动机的题,有纪念意义,由于省赛,先贴代码,解释神马的以后再说!!!

 

 

 

### 语义检索(Semantic Retrieve)、关键词搜索(Keywords Search)与 FAQ 查询(FAQ Query)的概念差异 语义检索是一种基于向量空间模型的检索方式,通过将查询和文档映射为高维空间中的向量,计算其语义相似度来实现匹配。这种方式能够理解自然语言的上下文含义,而不仅仅依赖于词汇的字面匹配。例如在 HyDE 方法中,系统会生成一个假设性答案并将其嵌入向量空间中进行匹配,从而提升检索精度[^1]。 关键词搜索是一种基于字面匹配的传统检索方式,它依赖于查询词与文档中关键词的重合度。这种方式通常使用倒排索引结构进行高效匹配,适用于结构化或半结构化数据的检索。关键词搜索在电子商务客服系统中被广泛使用,用于快速定位产品手册和 FAQ 数据库中的相关内容[^2]。 FAQ 查询是一种基于预定义问答对的检索机制,通常用于智能客服系统中。系统会维护一个结构化的问答知识库,当用户提出问题时,直接匹配知识库中的标准问题并返回对应的答案。这种方式响应速度快、准确率高,但灵活性较差,难以应对复杂或变体问题。 ### AI 检索中并行处理的原因 在实际的 AI 检索系统中,为了提升检索的全面性和响应速度,通常会对语义检索、关键词搜索和 FAQ 查询进行并行处理。并行处理可以同时利用不同检索方式的优势,从而提升整体检索质量。例如,在智能客服系统中,系统可以同时执行以下操作: - 使用语义检索理解用户问题的深层含义,并从产品手册和历史服务记录中提取相关答案; - 使用关键词搜索快速定位文档中与查询词匹配的内容; - 使用 FAQ 查询直接匹配知识库中的标准问题和答案。 通过并行处理,系统能够在保证响应速度的同时提高答案的准确性和多样性,从而提升用户体验。此外,并行处理还能够增强系统的容错能力,即使某一类检索方式未能找到匹配答案,其他方式仍有机会提供有效信息。 以下是一个并行检索的简化示例代码: ```python import threading def semantic_retrieve(query): # 假设该函数返回语义匹配的结果 return "Semantic result for: " + query def keyword_search(query): # 假设该函数返回关键词匹配的结果 return "Keyword result for: " + query def faq_query_match(query): # 假设该函数返回FAQ匹配的结果 return "FAQ result for: " + query def parallel_retrieval(query): results = {} def run_semantic(): results['semantic'] = semantic_retrieve(query) def run_keyword(): results['keyword'] = keyword_search(query) def run_faq(): results['faq'] = faq_query_match(query) threads = [ threading.Thread(target=run_semantic), threading.Thread(target=run_keyword), threading.Thread(target=run_faq) ] for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() return results # 示例调用 query = "如何退货?" retrieval_results = parallel_retrieval(query) print(retrieval_results) ``` 该代码通过多线程方式并行执行三种检索方式,并将结果整合返回。
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