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在10分钟内使用Cohere和PostgreSQL实现语义搜索
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原文英文，约1700词，阅读约需7分钟。
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内容提要
语义搜索是一种利用AI模型理解用户查询意图和上下文的高级搜索技术。本文介绍如何在PostgreSQL数据库中使用Cohere的嵌入模型实现语义搜索，包括设置数据库、加载数据集和生成嵌入。通过比较查询和文档的嵌入，系统能够返回最相关的结果，从而提高信息检索的准确性。
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关键要点
- 语义搜索是一种利用AI模型理解用户查询意图和上下文的高级搜索技术。
- 与传统的关键词匹配不同，语义搜索捕捉用户查询背后的意图和含义。
- 本文介绍如何在PostgreSQL数据库中使用Cohere的嵌入模型实现语义搜索。
- 语义搜索依赖于将数据转换为向量嵌入，以便在高维向量空间中找到语义相关的结果。
- Cohere提供多种嵌入模型，适用于不同的应用需求。
- 实现步骤包括设置PostgreSQL数据库、配置PopSQL客户端、获取Cohere API密钥、加载数据集和生成嵌入。
- 需要安装pgai和pgvector扩展以支持向量嵌入和AI功能。
- 使用ai.cohere_embed()函数生成数据的嵌入，并添加HNSW索引以加速查询。
- 语义搜索通过将用户查询转换为向量嵌入，并利用余弦相似度进行比较。
- 结果展示了与查询相关的文档，包括标题、概述、类型和演员信息。
- 语义搜索通过关注文本背后的含义而非精确的关键词匹配，显著提高信息检索的准确性。
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