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如何利用文本嵌入构建索引
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了如何利用文本嵌入构建索引并通过自然语言进行查询。流程包括读取文本文件、分块、嵌入并存储到向量数据库，使用Postgres跟踪数据，最后通过SQL查询索引以获取结果。
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关键要点
- 本文介绍了如何利用文本嵌入构建索引并通过自然语言进行查询。
- 流程包括读取文本文件、分块、嵌入并存储到向量数据库。
- 使用Postgres跟踪数据，以支持增量处理。
- 定义索引流程，包括从本地文件系统读取文本文件和处理每个文件。
- 将文本分块并使用SentenceTransformer模型进行嵌入。
- 将嵌入导出到Postgres数据库中的表格。
- 通过SQL查询索引以获取结果，支持交互式查询。
- 提供了设置和更新索引的命令。
❓
延伸问答
如何利用文本嵌入构建索引？
通过读取文本文件、分块、嵌入并存储到向量数据库来构建索引。
在构建索引时，如何处理文本文件？
首先从本地文件系统读取文本文件，然后将每个文件分块并进行嵌入。
使用什么模型进行文本嵌入？
使用SentenceTransformer模型进行文本嵌入，具体为MiniLM-L6-v2模型。
如何在Postgres中存储嵌入？
将嵌入导出到Postgres数据库中的表格，并定义主键和向量索引。
如何通过SQL查询索引以获取结果？
使用SQL语句查询索引，按距离排序并限制返回结果数量。
如何设置和更新索引？
通过运行命令`python main.py cocoindex setup`和`python main.py cocoindex update`来设置和更新索引。
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