similarity-search-patterns

Umiejętność do budowania systemów wyszukiwania semantycznego i silników rekomendacji opartych na bazach wektorowych. Dowiesz się, jak wybierać metryki odległości (cosinus, euklidesowa, dot product), implementować różne typy indeksów (flat, HNSW, IVF+PQ) i optymalizować wydajność wyszukiwania dla milionów wektorów. Zawiera gotowe szablony dla Pinecone i innych platform, umożliwiające szybkie wdrożenie RAG retrieval i hybrydowego wyszukiwania semantyczno-słownikowego.

1. Zainstaluj umiejętność w swoim projekcie agenta, dodając repozytorium do ścieżki skills. Upewnij się, że masz dostęp do wybranej bazy wektorowej (Pinecone, Weaviate lub inna) i klucz API.

2. Wybierz metrykę odległości odpowiednią dla Twoich danych: cosinus dla znormalizowanych embeddingów, euklidesową dla surowych wektorów, dot product gdy ważna jest wielkość wektora, lub Manhattan dla rzadkich wektorów.

3. Zdecyduj o typie indeksu na podstawie rozmiaru danych: flat dla małych zbiorów (dokładne wyniki), HNSW dla średnich i dużych zbiorów (szybkie, ~95-99% recall), lub IVF+PQ dla bardzo dużych zbiorów (skompresowane, ~90-95% recall).

4. Skorzystaj z dostarczonego szablonu Pinecone lub dostosuj go do wybranej bazy wektorowej. Zainicjuj połączenie z API, definiując wymiar wektorów (np. 1536 dla OpenAI) i metrykę.

5. Implementuj wyszukiwanie semantyczne poprzez konwersję zapytań użytkownika na embeddingi, a następnie wyszukaj najbliższe wektory w indeksie. Dla RAG retrieval zwróć dokumenty powiązane z topowymi wynikami.

6. Opcjonalnie połącz wyszukiwanie semantyczne z tradycyjnym wyszukiwaniem słownikowym, aby poprawić trafność wyników dla zapytań zawierających specjalistyczne terminy lub nazwy własne.