使用 Redis 进行高效的向量相似性搜索：分步教程 搜索信息的能力在当今的数字环境中至关重要，用户希望几乎每个应用程序和网站都具有搜索功能。为了改进搜索结果，架构师和开发人员必须不断探索新的方法和架构。其中一种方法是利用深度学习模型生成的向量嵌入，这可以提高搜索结果的准确性和相关性。为此，许多组织正在利用索引技术将其数据转换为向量空间。通过将数据表示为向量，可以执行返回最相关结果的相似性搜索。在本教程中，我们将探索如何使用深度学习模型来创建向量嵌入，然后可以在 Redis 的帮助下对其进行索引以进行高效准确的搜索。通过对这种方法的透彻理解，架构师和开发人员可以更好地了解 AI 驱动的搜索功能的潜力，并找到改善用户搜索体验的最佳方法。我们将经历以下过程：为亚马逊产品数据集创建向量嵌入，使用 Redissearching for similar vectors 为它们建立索引。我们还将探讨不同索引方法的优缺点以及如何使用它们来提高搜索性能。

情感分析是确定一篇文章是积极的、消极的还是中性的过程。它也称为意见挖掘，推导出说话者的意见或态度。情绪分析的一个常见用例是分析客户评论。情绪分析可以帮助您了解客户对您的产品或服务的情绪。它还可以帮助您了解客户喜欢或不喜欢您的产品或服务的哪些方面。情感分析还可用于分析社交媒体帖子、新闻文章和其他形式的文本数据。企业经常使用它来深入了解客户的意见和偏好，以及监控品牌声誉和跟踪对其产品或服务的提及。此外，情绪分析可用于政治运动以跟踪公众舆论，也可用于娱乐业以衡量观众对电影、电视节目和其他形式媒体的反应。可以使用多种技术执行情感分析，包括自然语言处理 (NLP)，就像我们将在 Cohere 的帮助下在本教程中所做的那样。

我们将使用来自 OpenAI 的GPT-3，一个 1750 亿参数的文本转换器。此外，我们将使用Python和Streamlit以及GitHub来构建和托管我们的应用程序。本教程的目的是涵盖启动和运行由 GPT-3 提供支持的 Web 应用程序的基础知识。

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在本 GPT-3 教程结束时，您将构建并部署您自己的由 GPT-3 提供支持的 Web 应用程序。您将能够使用 GPT-3 库来构建您自己的应用程序。本教程适合所有假定您对 React 和 NextJS 有一定基础知识的人。如果您不熟悉这些技术，您可能需要在开始之前查看以下资源