模块化：使用MAX引擎进行语义搜索
原文英文，约2100词，阅读约需8分钟。发表于：。Semantic Search with MAX Engine
这篇文章介绍了自然语言处理（NLP）领域中的语义搜索，重点是理解查询背后的上下文和意图，不仅仅是关键词匹配，以提供更相关和上下文适当的结果。文章使用了Amazon多语言反事实数据集（AMCD），该数据集包含了来自亚马逊顾客评论的句子，并进行了反事实检测（CFD）的二分类任务的注释。通过使用高维向量将文本转换为嵌入模型，捕捉语言的复杂语义。文章还介绍了使用向量数据库存储嵌入向量，并使用余弦相似度识别最相似的评论，并为测试查询分配概率。最后，文章比较了MAX引擎与PyTorch和ONNX运行时在不同批次大小下的性能，发现MAX引擎在小批次大小上超过PyTorch和ONNX运行时1.5倍和12倍，在大批次大小上超过PyTorch 2倍。
