当我们需要搜索大量文本数据时，我们通常使用关键字搜索。但是，关键字搜索只能匹配与搜索词完全相同的文本。这种方法存在着一些问题。例如，我们搜索”狗”，但是它不会匹配到”狗狗”这个词。为了解决这个问题，我们可以使用向量搜索。
向量搜索可以让我们搜索词与一组向量之间的相似度。将文本表示为向量，我们就可以通过计算相似性分数来找到最匹配的文本结果。All-MiniLM-L6-v2是一个基于最近邻(Nearest Neighbor)算法的向量检索项目。它被证明在科技和文化领域的向量检索任务中效果非常优秀。
SQLite是一个轻量级的关系型数据库管理系统。SQLite由于其轻量级的特性，能够在资源受限的环境中轻松运行，也因此得到了广泛的应用。
在这个项目中，我们将使用SQLite和All-MiniLM-L6-v2进行向量搜索。首先，我们需要将所有文本表示为向量，并将它们存储在SQLite数据库中。
我们可以使用All-MiniLM-L6-v2对文本向量进行编码。这个项目可以快速编码大量文本数据，生成高质量的向量表示。然后我们将这些向量存储在SQLite数据库中。我们可以使用SQL语句来创建表并插入向量。
CREATE TABLE vectors (id INT PRIMARY KEY, vector BLOB);
INSERT INTO vectors (id, vector) VALUES (1, ‘0x123456789abcde’), (2, ‘0xfedcba98765432’);
然后我们可以使用以下SQL查询来搜索向量:
SELECT * FROM vectors WHERE vector ~* ‘0x1234’;
这个查询将返回所有包含’0x1234’的向量。我们还可以使用All-MiniLM-L6-v2来计算相似性分数，然后排序结果以找到最匹配的文本。
这种方法可以广泛应用于许多领域，例如搜索引擎、媒体聚合、语义分析等。使用SQLite和All-MiniLM-L6-v2进行向量搜索可以让我们更好地理解和处理大量文本数据。
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