功能遐想:语义搜索

本贴最后更新于 225 天前,其中的信息可能已经水流花落

刚才看到一个软件功能介绍,感觉里面的 AI 功能「语义搜索」有点意思。

https://www.bilibili.com/video/BV1Rh411F71c/

我觉得「语义搜索」应该是知识管理的刚需,平常不同的表述一大堆完全记不住,记不住又找不到真的很烦。

我是把思源笔记作为知识库用的,如果能在思源笔记的搜索中引入「语义搜索」的 AI 功能(搜索算法),应该会很有帮助。

这个功能应该能够在本地实现而不用联网


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JeffreyChen 在 2023-11-20 21:43:56 更新了该帖

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  • leolee 1 赞同 1 评论

    虽然我也顶了,不过我要先提醒一下哈,就我目前开发的经验来看,这个功能会面临几个问题:

    如果嵌入使用本地模型的话,首先即使压缩模型的大小,中文可用的 sota 模型 text-vec-chinese 也至少是百来兆的,使用 cpu 嵌入性能占用不低,使用 gpu 的话暂时我还没有找到比较好整合进思源的库(我目前用的是 transformers.js)

    然后如果使用远程的接口的话,要生成嵌入向量就需要把笔记内容发送给服务商的接口(思源小助手的嵌入选项只有本地模型和 open AI 也有这个原因),这里有可能有隐私问题。

    再就是向量的最近邻计算,我用 js 来做的话单纯的计算倒不是很慢,几十万个块也能快速出结果,但是这样做的代价是把全部向量加载进了内存,如果不这样做的化还得找一个合适的向量数据库。

    最后是向量的存储问题,如果检索粒度到单个内容块的话,尤其是对于习惯使用短文本列表的用户,特征向量文件的大小可能比笔记本身还要大很多,这也是一个问题。

    1 回复
    做进软件本体肯定就要找一下合适的向量数据库了,我这种绿皮搞法肯定是不行的
    leolee
  • 需要有价格不菲的显卡来跑大模型。每个文档都有分段做 embedding 向量。然后搜索词也做 embedding 向量。 最后做个查几个文档,与问题最相近的。这样基本就可了。能接入 openai,也可以调接口完成。

  • zxhd86 1 1 评论

    功能很多,所以文档天然难产,毕竟作者是写给自己用的,他不需要文档就知道怎么用,在写代码花了很大功夫的情况下对于写文档就提不起热情了……

    两个 dock,一个是 ai 对话,能根据你投喂给 ai 的块进行回答,另一个是智能推荐,其实就是语义搜索,会在你写文档的时候自动浮现相似的块。

    但是,需要提前说明的是,在本地运行这个模型,对性能的消耗不小。

    1 回复
    害,写完程序就不想写文档了,这东西真要写文档得写老长了
    leolee
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JeffreyChen
约等于 SiYuan 的客服、测试,感谢你到爱发电赞赏我的努力:https://afdian.net/a/JeffreyChen

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