文档搜索

以及如何对您的文档进行同样的处理

在过去的六个月里，我一直在一个初创公司Voxel51工作，该公司是开源计算机视觉工具包FiftyOne的创始人。作为一名机器学习工程师和开发人员，我的工作是倾听我们的开源社区，并为他们带来他们需要的东西——新功能、集成、教程、研讨会，你能想到的。

几周前，我们在FiftyOne中添加了对矢量搜索引擎和文本相似性查询的原生支持，这样用户就可以通过简单的自然语言查询在他们的（通常是海量的，包含数百万或数千万个样本）数据集中找到最相关的图像。

这让我们陷入了一个奇怪的境地：现在，使用开源FiftyOne的人可以通过自然语言查询轻松搜索数据集，但使用我们的文档仍然需要传统的关键字搜索。

我们有很多文档，这些文档有其优点和缺点。作为一名用户，我有时会发现，考虑到文档的数量，准确地找到我想要的内容需要比我想要的更多的时间。