利用Redis实现向量相似度搜索：解决文本、图像和音频之间的相似度匹配问题...
原文中文，约8800字，阅读约需21分钟。发表于：。在自然语言处理领域，有一个常见且重要的任务就是文本相似度搜索。文本相似度搜索是指根据用户输入的一段文本，从数据库中找出与之最相似或最相关的一段或多段文本。它可以应用在很多场景中，例如问答系统、推荐系统、搜索引擎等。比如，当用户在知乎上提出一个问题时，系统就可以从知乎上已有的回答中找出与该问题最匹配或最有价值的回答，并展示给用户。要实现类似高效的搜索，我们需要使用一些特殊的数据结构和算法。其中，向量...
在自然语言处理领域，文本相似度搜索是一项常见且重要的任务。使用Redis作为高性能的键值数据库，可以实现高效的向量相似度搜索。步骤包括安装Redis Search、创建向量索引库、添加向量、搜索、删除向量和查询索引库信息。
