ai powered search

人工智慧驅動的搜尋

Trey Grainger、Doug Turnbull 和 Max Irwin 所寫的《AI-Powered Search 》一書的程式碼範例。由曼寧出版社出版。

本書概述

AI 支援的搜尋教您最新的機器學習技術來建立搜尋引擎，不斷向您的用戶和內容學習，以推動更多領域感知和智慧搜尋。

搜尋引擎技術正在迅速發展，人工智慧 (AI) 推動了大部分創新。眾包相關性以及 GPT 等大型語言模型 (LLM) 和其他基礎模型的整合正在極大地加速搜尋技術的能力和期望。

人工智慧驅動的搜尋將教您現代的、數據科學驅動的搜尋技術，例如：

• 使用基礎模型的密集向量嵌入進行語義搜索
• 檢索增強生成
• 結合搜尋和法學碩士的問答和總結
• 微調基於變壓器的法學碩士
• 基於用戶訊號和向量嵌入的個人化搜尋
• 收集使用者行為訊號並建構訊號增強模型
• 用於特定領域學習​​的語意知識圖
• 實施機器學習排名模型（學習排名）
• 建立點擊模型以自動進行機器學習排名
• 產生搜尋、混合搜尋和搜尋前沿

今天的搜尋引擎應該是智慧的，能夠理解自然語言查詢的細微差別，以及每個使用者的偏好和上下文。本書使您能夠建立搜尋引擎，利用使用者互動和內容中隱藏的語義關係來自動提供更好、更相關的搜尋體驗。

如何跑

為了簡化設置，所有程式碼都在 Jupyter Notebook 中提供並打包在 Docker 容器中。這意味著安裝 Docker，然後拉取（或建置）並運行本書的 Docker 容器是唯一必要的設定。本書的附錄 A 提供了運行程式碼範例的完整逐步說明，但您可以執行以下命令來快速啟動和運行：

如果您尚未在本地提取原始程式碼，請運行：

 git clone https://github.com/treygrainger/ai-powered-search.git

然後，要使用互動式 Jupyter 筆記本建置並啟動程式碼庫，請執行：

 cd ai-powered-search
docker compose up

這就是所需要的一切！容器建置並運行後（這可能需要一段時間，尤其是在第一次建置時），請造訪： http://localhost:8888啟動歡迎筆記本並查看整個容器中所有即時程式碼範例的目錄。

支援的技術

人工智慧驅動的搜尋教授許多利用機器學習方法的現代搜尋技術。雖然我們利用特定技術來演示概念，但大多數技術適用於許多現代搜尋引擎和向量資料庫。

整本書中，所有程式碼範例均採用Python編寫，其中PySpark （ Apache Spark的 Python 介面）大量用於資料處理任務。本書範例使用的預設搜尋引擎是Apache Solr ，但大多數範例都是從特定搜尋引擎中抽像出來的，可交換實作很快將可用於大多數流行的搜尋引擎和向量資料庫。有關搜尋引擎抽象化和自訂整合的更多信息，請查看引擎文件。

查看完整列表：支援的搜尋引擎和向量資料庫

[注意：如果您在搜尋引擎/向量資料庫公司、專案或託管提供者工作，並希望與我們合作獲得您的引擎支持，請聯絡 [email protected] ]

問題和幫助

您購買AI 支援的搜尋包括在線訪問 Manning 的 LiveBook 論壇。這使您可以對本書的任何部分提供評論並提出問題。此外，請隨時提交拉取請求、Github 問題或對專案官方 Github 儲存庫的評論：https://github.com/treygrainger/ai-powered-search。

執照

除非另有說明，此儲存庫中的所有程式碼都是 Apache 授權版本 2.0 (ASL 2.0) 下的開源程式碼。

請注意，執行程式碼時，它可能會提取遵循備用許可證的其他依賴項，因此請務必在專案中使用這些許可證之前檢查它們，以確保它們合適。該程式碼還可能提取受各種許可證約束的資料集，其中一些可能源自人工智慧模型，其中一些可能源自於根據出版國（美國）版權法合理使用的資料的網路爬行。任何此類數據集均「按原樣」發布，其唯一目的是演示書中的概念，並且這些數據集及其相關許可可能會隨著時間的推移而變化。

取得這本書的副本

如果您還沒有副本，請購買AI-Powered Search的副本來支持作者和出版商。它將逐步引導您了解此儲存庫中的程式碼範例中顯示的概念和技術，提供所需的上下文和見解，以幫助您更好地理解這些技術。