介绍 Meilisearch 的向量搜索和向量数据库，引领搜索的未来

在 Meilisearch，我们长期致力于通过优先提供直观、用户友好和人性化的搜索体验，来简化和优化搜索过程。

在当今的搜索技术领域，*关键词搜索* 仍发挥着关键作用，通过特定关键词快速定位内容。它利用先进算法和强大索引，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限制，有时可能过于可预测和简单。这就是我们推出 Meilisearch *向量搜索* 的原因，它旨在挑战并增强我们熟悉的关键词搜索范式。

助力人工智能增强型未来的向量搜索

*向量搜索* 的市场广泛引入标志着搜索技术新时代的到来，它拥有无数多功能应用。在*电子商务*中，它提供基于相似度的产品推荐以及图像、音频和视频等多模态搜索功能。向量搜索与对话式人工智能技术的融合为直观的问答应用打开了大门。添加地理位置和搜索历史等用户数据，进一步扩展了其潜力。

新的搜索技术通过语义理解超越了简单的关键词匹配，增强了与传统关键词并行的相关性。它能够理解意图，从查询 **[保暖衣物]** 返回 **[手套]** 这样的结果。这些应用依赖于*向量嵌入*——一种带有语义信息的数据表示形式，使人工智能能够获得理解并保持长期记忆。嵌入存储在*向量数据库*中，代表不同的数据维度，这对于理解模式和关系至关重要。人工智能驱动的向量数据库随后在将搜索查询与答案匹配时利用这些信息。

普及搜索技术

在数据丰富的世界中，高效的内容发现并非奢侈品——它至关重要。Meilisearch 的愿景在雄心与可访问性之间取得平衡，旨在使尖端搜索技术普及。Meilisearch 的主要合作伙伴，例如 [Hugging Face](/blog/hugging-face-democratizes-ai/) 已经积极测试 Meilisearch 新的向量数据库和存储能力。

Meilisearch 首席执行官兼联合创始人 Quentin de Quelen 表示： “Meilisearch 的混合搜索将普及先进的搜索技术，重点关注简便性和开源可定制性。”

借助向量搜索构建搜索的未来

本次发布带来了语义和混合搜索功能，以增强图像、视频和音频搜索、电子商务产品推荐、精准个性化以及直观的问答交互应用。

以下是向量搜索引入后可能实现的潜在应用示例

• 语义理解： 使您的搜索引擎像类人助手一样运行，以更对话的方式提供自然、上下文感知的搜索结果
• 多格式兼容性： 涵盖图像、音频和视频，确保多功能性。
• 个性化：根据偏好提供量身定制的结果，更深入地理解用户行为和偏好，
• 精准推荐： 通过推荐与用户真正兴趣相符的类似物品，增强发现体验。
• 提高准确性： 通过深入理解每个搜索查询的含义，提高相关性和搜索准确性。

搜索演进最终走向混合搜索

Meilisearch 的发展之路通向*混合搜索*，它结合了传统全文搜索的效率与语义搜索的创新，以及向量数据库的适应性。混合方法使搜索解决方案能够满足由客户生成数据源驱动的广泛用例。通过集成来自 OpenAI、Cohere AI 或 Hugging Face 等人工智能解决方案提供商的模型，Meilisearch 赋能用户校准*向量嵌入*并将他们的业务逻辑融入搜索引擎。

开始使用

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,
)

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

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