AI驱动的搜索引擎 使用最新的机器学习技术和大型语言模型构建搜索引擎。 《AI驱动的搜索引擎》向您展示如何构建能够从用户和内容中不断学习的最先进搜索引擎,为您提供更具领域感知和智能化的搜索体验。 书中您将学习到的数据科学驱动的现代搜索技术包括:

使用基础模型中的密集向量嵌入进行语义搜索

检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)

结合搜索和大型语言模型(LLM)的问答和摘要功能

微调基于Transformers的LLM

基于用户信号和向量嵌入的个性化搜索

收集用户行为信号并构建信号增强模型

语义知识图谱用于特定领域学习

实现机器学习排名模型(学习排名)

构建点击模型以自动化机器学习排名

生成式搜索、混合搜索以及搜索前沿技术

当今的搜索引擎需要变得更聪明,理解自然语言查询的细微差别,以及每个用户的偏好和上下文信息。这本书将帮助您构建能够利用用户互动和内容中的隐藏语义关系,自动提供更好、更相关搜索体验的搜索引擎。您甚至会学习如何整合大型语言模型(LLM),如GPT和其他基础模型,以极大地加速搜索技术的能力。 关于本书 《AI驱动的搜索引擎》是一本实用指南,帮助您将最前沿的数据科学技术应用于搜索。它教您如何构建能够自动理解用户查询意图的搜索引擎,从而显著提高搜索结果的相关性。 您将使用LLM进行嵌入、问答和结果摘要,并学习如何对它们进行微调以获得最佳结果。通过交互式笔记本中的代码,您将部署智能AI驱动的搜索系统,为每个用户、领域和查询提供实时个性化和上下文理解,并通过自学习搜索平台不断从不断发展的内容和用户互动中学习。 关于读者 适合熟悉搜索引擎技术基础知识的软件开发人员和数据科学家。 关于作者 * Trey Grainger 是Searchkernel(AI驱动搜索)的创始人,Presearch(去中心化网络搜索)的首席技术官,曾任Lucidworks(电子商务、站点和企业搜索)的首席算法官和工程高级副总裁。Trey还共同撰写了《Solr in Action》(Manning,2014)。 * Doug Turnbull 是Reddit(社交讨论搜索)的首席工程师,曾任Spotify(电子商务搜索)的员工级相关性工程师,曾任OpenSource Connections的首席技术官。Doug还共同撰写了《Relevant Search》(Manning,2016)。 * Max Irwin 是Max.io(AI模型扩展)的创始人,曾任OpenSource Connections(搜索相关性咨询)的管理顾问。

成为VIP会员查看完整内容
39

相关内容

人工智能(Artificial Intelligence, AI )是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支。
【新书】深度学习的数学和架构,552页pdf
专知会员服务
112+阅读 · 4月25日
【干货书】机器学习理论与实践,299页pdf
专知会员服务
93+阅读 · 2022年12月5日
【Manning新书】面向数据编程降低软件复杂度,426页pdf
专知会员服务
75+阅读 · 2022年9月5日
【干货书】基于深度学习的机器人感知与认知,638页pdf
专知会员服务
105+阅读 · 2022年7月29日
【干货书】深度学习全面指南,307页pdf
专知会员服务
153+阅读 · 2022年1月6日
【干货书】机器学习算法视角,249页pdf
专知会员服务
139+阅读 · 2021年10月18日
【新书】基于物理的深度学习,220页pdf
专知会员服务
148+阅读 · 2021年9月15日
【干货书】Python机器学习,361页pdf
专知会员服务
259+阅读 · 2021年2月25日
【MIT干货书】机器学习算法视角,126页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2021年1月25日
【干货书】高级应用深度学习,294页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2020年6月20日
【2023新书】机器学习集成方法,354页pdf
专知
35+阅读 · 2023年4月11日
【干货书】机器学习导论第四版,903页pdf
专知
20+阅读 · 2022年11月26日
【干货书】深度学习全面指南,307页pdf
专知
29+阅读 · 2022年1月6日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
29+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
134+阅读 · 2023年4月20日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
328+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
56+阅读 · 2023年3月26日
Arxiv
115+阅读 · 2023年3月24日
Arxiv
16+阅读 · 2023年3月17日
VIP会员
相关VIP内容
【新书】深度学习的数学和架构,552页pdf
专知会员服务
112+阅读 · 4月25日
【干货书】机器学习理论与实践,299页pdf
专知会员服务
93+阅读 · 2022年12月5日
【Manning新书】面向数据编程降低软件复杂度,426页pdf
专知会员服务
75+阅读 · 2022年9月5日
【干货书】基于深度学习的机器人感知与认知,638页pdf
专知会员服务
105+阅读 · 2022年7月29日
【干货书】深度学习全面指南,307页pdf
专知会员服务
153+阅读 · 2022年1月6日
【干货书】机器学习算法视角,249页pdf
专知会员服务
139+阅读 · 2021年10月18日
【新书】基于物理的深度学习,220页pdf
专知会员服务
148+阅读 · 2021年9月15日
【干货书】Python机器学习,361页pdf
专知会员服务
259+阅读 · 2021年2月25日
【MIT干货书】机器学习算法视角,126页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2021年1月25日
【干货书】高级应用深度学习,294页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2020年6月20日
相关基金
国家自然科学基金
19+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
29+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员