0Pricing
Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector · บทเรียน

การค้นหาเชิงความหมายและการค้นหาแบบผสม

สร้างเทคนิคการค้นหาขั้นสูงที่ผสานความคล้ายคลึงของเวกเตอร์เข้ากับการจับคู่คำสำคัญ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดียิ่งขึ้น

การค้นหาเชิงความหมายและการค้นหาแบบผสม เป็นบทเรียน Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector ฟรีบน CoddyKit นี่คือบทเรียนที่ 1 จากทั้งหมด 4 บทเรียน คุณสามารถอ่านบทเรียนทั้งหมดด้านล่างฟรี — จากนั้นลองปฏิบัติด้วยตัวคุณเองในเบราว์เซอร์พร้อมตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 บทเรียนนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียน Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector และความก้าวหน้าของคุณจะซิงค์ข้ามเว็บและแอป CoddyKit คอร์ส Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

บางส่วนของบทเรียนนี้ยังไม่ได้รับการแปล และแสดงเป็นภาษาอังกฤษ

Beyond Basic Searches

Welcome! In this lesson, we'll dive into advanced search techniques in Weaviate. Moving past simple vector searches, we'll explore how to combine different methods for incredibly precise results.

We'll cover:

  • Pure semantic search
  • Traditional keyword (BM25) search
  • The power of hybrid search

Semantic Search: Meaning First

Semantic search finds items based on their meaning, not just exact words. It uses vector embeddings to represent data, measuring "distance" to find similar concepts. Weaviate uses .with_near_text() for this.

Try this example:

import weaviate
import os

# Connect to your Weaviate instance
# Ensure WEAVIATE_URL is set (e.g., "http://localhost:8080")
client = weaviate.Client(
    url=os.getenv("WEAVIATE_URL", "http://localhost:8080")
)

# Make sure you have an 'Article' class with 'title' and 'content' properties
# and some data imported for this to work!

query_concept = "latest advancements in technology"

response = client.query.get(
    "Article", # Your class name
    ["title", "content"]
).with_near_text(
    {"concepts": [query_concept]}
).with_limit(2).do()

print("Semantic Search Results:")
for item in response["data"]["Get"]["Article"]:
    print(f"- {item['title']}")

Keyword Search Fundamentals

While semantic search is powerful, sometimes you need to find exact keywords. This is where traditional keyword search comes in. Weaviate supports this using the BM25 algorithm.

BM25 (Best Match 25) is a ranking function used by search engines to estimate the relevance of documents to a given search query. It's great for precision when you know exactly what words you're looking for.

Keyword Search with BM25

You can perform keyword searches in Weaviate by combining a .with_where() filter with a text search, and asking for the _additional {score} to see BM25 relevance.

Here's how to search for articles containing specific keywords:

import weaviate
import os

# Connect to your Weaviate instance
client = weaviate.Client(
    url=os.getenv("WEAVIATE_URL", "http://localhost:8080")
)

# Make sure you have an 'Article' class with 'title' and 'content' properties
# and some data imported for this to work!

keyword_query = "AI" # Search for articles containing "AI"

response = client.query.get(
    "Article",
    ["title", "content", "_additional {score}"] # Request BM25 score
).with_where({
    "path": ["content"], # Search in the 'content' field
    "operator": "Like",
    "valueText": f"*{keyword_query}*" # Wildcard search
}).with_limit(2).do()

print("Keyword Search Results:")
for item in response["data"]["Get"]["Article"]:
    print(f"- {item['title']} (BM25 Score: {item['_additional']['score']:.2f})")

Why Hybrid? Limitations

Both semantic and keyword searches have strengths and weaknesses:

  • Semantic: Great for conceptual understanding, but can miss exact terms.
  • Keyword: Excellent for exact matches, but struggles with synonyms or nuanced meaning.

Imagine searching for "best car for family trips." Semantic search might show SUVs, while keyword search might only show articles with "family" and "trip." What if you want both?

Introducing Hybrid Search

Hybrid search combines the strengths of semantic (vector) search and keyword (BM25) search. It retrieves results based on both conceptual similarity and exact term matching, then intelligently fuses them.

This leads to more comprehensive and relevant results, especially for complex or ambiguous queries.

Weaviate's `with_hybrid`

Hybrid search combines semantic and keyword strengths. Weaviate's .with_hybrid() operator makes this easy. It takes both a query and an alpha parameter to control the blend:

  • alpha = 0: Pure keyword
  • alpha = 1: Pure semantic
  • alpha = 0.5: Equal blend (default)

Experiment with this:

import weaviate
import os

# Connect to your Weaviate instance
client = weaviate.Client(
    url=os.getenv("WEAVIATE_URL", "http://localhost:8080")
)

# Make sure you have an 'Article' class with 'title' and 'content' properties
# and some data imported for this to work!

query = "AI tools for data analysis" # Hybrid query text
alpha_value = 0.7 # 0.7 for more semantic weighting

response = client.query.get(
    "Article",
    ["title", "content", "_additional {score, id}"] # Request score & ID
).with_hybrid(
    query=query,
    alpha=alpha_value
).with_limit(3).do()

print(f"Hybrid Search Results (alpha={alpha_value}):")
for item in response["data"]["Get"]["Article"]:
    # The 'score' here is the hybrid score
    print(f"- {item['title']} (Score: {item['_additional']['score']:.2f})")

Understanding Result Fusion (RRF)

When you perform a hybrid search, Weaviate needs a way to combine the rankings from both the semantic and keyword searches into a single, unified list. This is often done using an algorithm like Reciprocal Rank Fusion (RRF).

RRF is a clever method that assigns a score to each document based on its rank in the individual search results. Documents that rank highly in both semantic and keyword searches will get a significantly boosted final score.

Benefits of Hybrid Search

Hybrid search offers several advantages:

  • Improved Relevance: Catches both exact matches and conceptually similar items.
  • Robustness: Performs well even with short, ambiguous, or rare queries.
  • User Satisfaction: Leads to more comprehensive and helpful search results.

It's a crucial technique for building advanced search experiences in AI applications.

Test Your Knowledge

Hybrid search combines semantic and keyword search. Which parameter in Weaviate's .with_hybrid() operator controls the balance between these two search types?

Summary of Advanced Search

Great job! You've mastered advanced search techniques in Weaviate. We explored:

  • Semantic Search: Based on meaning and vector similarity.
  • Keyword Search: Using BM25 for exact term matching.
  • Hybrid Search: Combining both for superior relevance, controlled by the alpha parameter.

These powerful tools will help you build more intelligent and robust search applications. Keep experimenting with different query types and alpha values!

คำถามที่พบบ่อย

บทเรียน “การค้นหาเชิงความหมายและการค้นหาแบบผสม” ฟรีหรือไม่

ใช่ — ข้อความเต็มของ “การค้นหาเชิงความหมายและการค้นหาแบบผสม” ฟรีให้อ่านที่นี่บนเว็บ เพื่อปฏิบัติแบบโต้ตอบ (ตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7) และปลดล็อคส่วนที่เหลือของคอร์ส Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector ให้อัปเกรดเป็น CoddyKit PRO คอร์ส Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียน “การค้นหาเชิงความหมายและการค้นหาแบบผสม”

สร้างเทคนิคการค้นหาขั้นสูงที่ผสานความคล้ายคลึงของเวกเตอร์เข้ากับการจับคู่คำสำคัญ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดียิ่งขึ้น คุณปฏิบัติ Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector ด้วยโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่คุณเรียกใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ และติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 ตอบคำถามของคุณขณะที่คุณไปผ่านบทเรียน

คุณต้องมีประสบการณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียน Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector หรือไม่

ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector บน CoddyKit ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เรียนขั้นสูง คุณสามารถเริ่มต้นที่นี่หรือเริ่มจากตัวแรกและเรียนด้วยความเร็วของคุณเอง นี่คือบทเรียนที่ 1 จากทั้งหมด 4 บทเรียน

บทเรียน “การค้นหาเชิงความหมายและการค้นหาแบบผสม” ใช้เวลานานแค่ไหน

บทเรียน CoddyKit ส่วนใหญ่ใช้เวลาประมาณ 5–10 นาที แต่ละบทเรียนจึงสั้นและเป็นแบบโต้ตอบ คุณสามารถก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและกลับมาเรียนต่อจากตรงที่เพิ่งหยุดบนเว็บและแอปได้เลย

ฉันเขียนและรันโค้ดในบทเรียน Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector นี้ได้ไหม

ได้ บทเรียน Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector ทุกบทมีตัวแก้ไขโค้ดในตัว คุณจึงเขียนและรันโค้ดจริงได้เลยในเบราว์เซอร์ และได้รับข้อเสนอแนะจาก AI ในทันที — ไม่ต้องติดตั้งในเครื่องของคุณ

บทเรียนทั้งหมดในหลักสูตรนี้

  1. การค้นหาเชิงความหมายและการค้นหาแบบผสม
  2. การใช้โมดูล Weaviate
  3. กลยุทธ์การสำรองและกู้คืนข้อมูล
  4. การรองรับหลายผู้เช่าใน Weaviate
← กลับไปที่ Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector