向量技术与语义相似搜索，你真的理解了吗？

AI时代，我们听到很多新名词，技术领域，应该不陌生：向量技术，语义搜索。我们稍稍了解深入一点，就知道语义相似搜索，是基于向量技术的。

但是，普通的文本，是怎么转成向量的呢？为什么转成向量，就能进行相似计算呢？这些问题，就算是有相当经验的IT从业人员，也会存疑，知其然不知其所以然。

最近读过一文，把这个问题科普了：Elasticsearch：语义搜索 - Semantic Search in python

在此总结一下。

1、词汇搜索与语义搜索

词汇搜索：就是根据关键字匹配，无论是sql的“=”、like，还是Elasticsearch的倒排索引，都离不开匹配，也就是搜索结果与条件必须有完全相同的关键字。

语义搜索：搜索结果的相关性是由系统内的语义接近度决定的，而不仅仅是关键字匹配。

举例，我们要搜索“会抓老鼠的动物”，如果用词汇搜索，是无论如何都不会得出“猫”这样的结果的，但是，用语义搜索，就可以。

2、文本转换成向量，此向量就是在一个空间中的位置（坐标）。

该坐标单独并不具有任何意义，必须与其他文本同时存在于此空间才有意义，因为不同的坐标体现了不同文本的距离。这里的距离就是相关度。

3、文本的坐标如何算出来？

一个机器学习模型，就是各种文本+文本坐标的集合，那么，文本坐标是怎么算出来的？是不是AI的黑科技？其实，归根结底，都是“训练”两个字，说到训练，到底还是离不开人。

怎么去训练呢？核心就是数据集。数据集是要人工去整理的，数据集介乎结构化数据和非结构化数据之间，他看起来是这样的：

简单来说，就是人工把大量的文本进行了整理归类，让其有固定格式，并体现一定的内在关系。

这些数据集通过机器学习，大模型就获得了很多文本的意义关系，也即他们的坐标距离。

坐标的绝对值，其实无所谓，只要这个值能体现各个坐标的距离即可。

可以说，一个语言模型的能力，除了技术因素之外，还在很大程度上取决于训练数据集的质量和数量（规模）。

一个比较直观的向量坐标示意图，可以帮助理解：

上图是一个大语言模型里面的几个词的坐标（二维化之后）示意图，从图中，可以看到，dog和cat在坐标上的距离是比较近的，而chair和table比较近。

这就体现了语义相似度。