Meilisearch 推出向量搜索和向量数据库，引领搜索的未来

在 Meilisearch，我们长期致力于简化和精简搜索流程，优先考虑直观、用户友好且类似人类的搜索体验。

在当今的搜索技术领域，关键词搜索 仍然发挥着关键作用，通过特定的关键词快速定位内容。它利用先进的算法和强大的索引，确保用户在海量数据中找到相关信息。

然而，传统的关键词方法在理解用户意图方面存在固有的局限性，有时可能过于可预测和简单。这就是为什么我们推出 Meilisearch 的向量搜索，旨在挑战和增强熟悉的关键词搜索模式。

用于 AI 增强未来的向量搜索

向量搜索在市场上的推出标志着搜索技术新时代的到来，具有无数的通用应用。在电子商务中，它基于相似性和多模式搜索功能（例如图像、音频和视频搜索）提供产品推荐。向量搜索与会话 AI 技术的融合为直观的问答应用打开了大门。添加用户数据（例如地理位置和搜索历史）进一步扩展了其潜力。

新的搜索技术通过语义理解增强了传统关键词的相关性，超越了简单的关键词匹配。它能够理解意图，从[保暖衣服]查询中返回类似 [手套] 的结果。这些应用依赖于向量嵌入——一种具有语义信息的数据表示形式，使 AI 能够获得理解并保持长期记忆。嵌入存储在向量数据库中，表示不同的数据维度，这对于理解模式和关系至关重要。然后，AI 驱动的向量数据库在将搜索查询与答案匹配时利用此信息。

普及搜索

在数据丰富的世界中，有效的内容发现不是奢侈品，而是至关重要的。Meilisearch 的愿景平衡了雄心壮志和可访问性，旨在使尖端的搜索技术具有包容性。诸如 [Hugging Face](/blog/hugging-face-democratizes-ai/) 等 Meilisearch 的主要合作伙伴已经在积极测试 Meilisearch 的新向量数据库和存储功能。

Meilisearch 的首席执行官兼联合创始人 Quentin de Quelen 说：“Meilisearch 的混合搜索将普及先进的搜索技术，专注于简洁性和开源可定制性。”

使用向量搜索构建搜索的未来

此版本带来了语义和混合搜索功能，以增强图像、视频和音频搜索、电子商务的产品推荐、精确的个性化设置以及直观的问答交互的应用。

以下是引入向量搜索后可能实现的一些潜在应用示例

• 语义理解：使您的搜索引擎能够像人类助手一样运行，以更自然的对话方式提供自然的、与上下文相关的结果
• 多格式功能：涵盖图像、音频和视频，确保多功能性。
• 个性化：匹配偏好以获得量身定制的结果，更深入地了解用户行为和偏好，
• 精确推荐：通过建议与用户真正兴趣相符的类似项目来增强发现体验。
• 提高准确性：通过深入了解每个搜索查询的含义，提高相关性和搜索准确性

搜索演变最终形成混合搜索

Meilisearch 的旅程导致了混合搜索，它将传统的全文效率与语义搜索的创新和向量数据库的适应性相结合。混合方法使搜索解决方案能够满足由客户生成的数据源驱动的广泛用例。通过整合来自 OpenAI、Cohere AI 或 Hugging Face 等 AI 解决方案提供商的模型，Meilisearch 使能够用户校准向量嵌入并将业务逻辑注入搜索引擎。

入门

from langchain.vectorstores import Meilisearch
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.document_loaders import JSONLoader

# Load documents
loader = JSONLoader(
    file_path="./movies.json",
    jq_schema=".[] | {id: .id, title: .title, overview: .overview}",
    text_content=False,
)
documents = loader.load()

# Index documents
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vector_store = Meilisearch.from_documents(documents=documents, embedding=embeddings)

# Search
query = "superhero fighting villains in a city corrupted by crime"
results = vector_store.similarity_search(
    query=query,
    k=3,
)

如果您想在没有 LangChain 的情况下使用 Meilisearch 向量搜索功能，请选择您喜欢的语言，并在此处查看相关的 SDK 文档。

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