در این ویدئو، اریک دارلینگ به بررسی نحوه مدیریت و استفاده مؤثر از پرسوجوهای کاربران در سیستمهای هوش مصنوعی میپردازد. او به استفاده از embeddingها که توسط لایههای برنامه تولید میشوند، اشاره میکند و یک گردش کار را توضیح میدهد که در آن جستجوهای کاربران به بردار تبدیل شده و در یک جدول قابل جستجو ذخیره میشوند. این روش امکان جستجوهای مشابه با استفاده از توابع فاصله برداری را فراهم میکند تا نتایج مرتبط بر اساس قصد کاربر، به جای تطابق کلمات کلیدی سنتی، ارائه شوند.
او همچنین ملاحظات عملی مانند اطمینان از جستجوهای منحصربهفرد از طریق هش کردن، مدیریت دادههای embedding از لایههای برنامه و بهینهسازی عملکرد پرسوجو با حداقل تأثیر بر تخمین کاردینالیتی را مورد بحث قرار میدهد. توسعهدهندگان میتوانند از این تکنیکها برای بهبود تجربه جستجوی کاربران در برنامههای مبتنی بر هوش مصنوعی خود استفاده کنند.
اریک دارلینگ توضیح میدهد که برنامهها معمولاً embeddingها را برای پرسوجوهای کاربران تولید میکنند و آنها را در پایگاه داده ذخیره میکنند. سپس، مدیران پایگاه داده میتوانند از این embeddingها برای یافتن محتوای مشابه با استفاده از توابع فاصله برداری استفاده کنند. این رویکرد به آنها امکان میدهد تا نتایج جستجوی مرتبطتری را ارائه دهند.
یک جدول ساده برای ذخیره این اطلاعات میتواند شامل متن جستجوی کاربر باشد. با این حال، برای طراحی بهتر، افزودن یک شناسه کاربری برای شناسایی جستجوهای خاص هر کاربر توصیه میشود. این کار امکان ردیابی و تجزیه و تحلیل جستجوهای کاربران را فراهم میکند.
این ویدئو بر نحوه استفاده مدیران پایگاه داده از این تکنیکها تمرکز دارد، اما اصول کلی برای توسعهدهندگان نیز قابل استفاده است. استفاده از embeddingها و جستجوی برداری میتواند به بهبود دقت و کارایی سیستمهای جستجو در برنامههای .NET کمک کند.
مشاهده مطلب اصلی