吴恩达再开新课程！如何基于大语言模型实现更强大的语义搜索课程！

刚刚，吴恩达宣布deeplearning.ai 与 Cohere 合作推出了一个新课程：“Large Language Models with Semantic Search”。这个课程主要教授大家如何使用LLMs进行语义搜索，还提供了大量实践经验，来克服搜索结果和准确性等挑战。

搜索引擎的问题和LLM的价值

在数字化的今天，搜索引擎已经成为我们生活中不可或缺的一部分。无论是寻找一家餐厅、了解某个话题，还是研究学术问题，我们都依赖搜索引擎为我们提供答案。但传统的关键词搜索有时可能并不理想，这就是语义检索和大型语言模型（LLMs）发挥作用的地方。

关键词搜索多年来一直是搜索的常见方法。但对于像新闻媒体网站或在线购物平台这样的内容丰富的网站，关键词搜索功能可能受到限制。与基于关键词的搜索不同，语义检索旨在理解查询的真正意图和上下文，从而返回更相关的结果。它不仅仅关注关键词，而是关注整个查询的意义。例如，对于查询“苹果的营养价值”，传统的关键词搜索可能会返回所有包含“苹果”和“营养价值”这两个词的文章，而语义搜索会更加关注与苹果的营养相关的内容。

近年来，大型语言模型，如OpenAI的GPT系列，已经在各种NLP任务中取得了令人瞩目的成果。这些模型通过在大量文本数据上进行训练，学会了理解和生成人类语言。这使得它们在理解查询意图和提供相关答案方面具有巨大的潜力。

• 深度理解：LLMs能够理解复杂的查询，甚至是那些传统搜索引擎可能会忽略的模糊或多义词查询。

• ：与传统的关键词搜索相比，LLMs可以提供更加相关的搜索结果，因为它们使用文本的实际语义意义进行搜索。