ELSER：语音搜索新利器

后端

2023-03-07 15:55:14

ELSER：语音搜索的革命性语义搜索模型

什么是 ELSER？

ELSER，全称 ElasticLearne Sparse EncoderR，是谷歌推出的新型语义搜索模型。它基于深度学习，通过将查询和文档表示成向量空间，并使用余弦相似度来计算相关性，彻底改变了语音搜索。

ELSER 的优势

与传统基于关键词匹配的搜索模型相比，ELSER 拥有以下优势：

卓越的相关性： ELSER 能够深入理解查询背后的意图，提供高度相关的搜索结果。
强大的泛化能力： 即便面对从未见过的查询或文档，ELSER 也能展现出优异的匹配能力。
极低的训练数据需求： ELSER 无需繁琐的训练过程，即可立即使用，非常适合数据稀缺的场景。

ELSER 的局限性

尽管 ELSER 优势显著，但也存在一些局限性：

计算成本较高： ELSER 的计算资源需求较高，可能不适合对性能要求极高的应用。
查询敏感性： ELSER 对查询质量较为敏感，低质量的查询可能导致不理想的搜索结果。

ELSER 与 BM25：一场世纪对决

BM25 是一种传统的基于关键词匹配的搜索模型，长期以来一直是 Elasticsearch 的默认相关性模型。与 ELSER 相比，BM25 在相关性、泛化能力和训练数据需求方面都逊色不少。

何时使用 ELSER？

ELSER 适用于以下场景：

语音搜索： 它能有效理解用户语音意图，提供准确的搜索结果。
问答系统： 它能快速准确地从大量文档中找出答案。
推荐系统： 它能基于用户的历史行为和偏好，推荐相关内容。

如何使用 ELSER？

可以通过 Elasticsearch 的 REST API 或 Python API 使用 ELSER。以下是一个 Python 示例：

# 导入 Elasticsearch
from elasticsearch import Elasticsearch

# 创建客户端
client = Elasticsearch()

# 构建查询
query = {
    "query": {
        "match": {
            "text": "ELSER"
        }
    }
}

# 执行搜索
results = client.search(index="my-index", body=query)

# 打印结果
for result in results['hits']['hits']:
    print(result['_source']['title'])