kelindar/search
kelindar/search 是一个Go语言库，它提供了嵌入式向量搜索和语义嵌入的功能，基于llama.cpp构建。，kelindar/search 是一个Go语言库，它提供了嵌入式向量搜索和语义嵌入的功能，基于llama.cpp构建。这个库特别适合于小到中型项目，需要强大的语义搜索能力，同时保持简单高效的实现。它支持GGUF BERT模型，允许用户利用复杂的嵌入技术，而不需要深陷传统搜索系统的复杂性。该库还提供了GPU加速功能，能够在支持的硬件上快速进行计算。如果你的数据集少于100,000条目，这个库可以轻松集成到你的Go应用中，实现语义搜索功能
工具简介与核心定位
需求人群 目标受众为需要在Go应用中集成语义搜索功能的开发者，尤其是那些处理小型到中型数据集，并且希望利用BERT模型和GPU加速来提高搜索效率的开发者。 使用场景 使用该库为文档或文章创建向量索引，实现快速检索。 在推荐系统中，利用用户行为生成的向量嵌入，进行相似项目推荐。 在自然语言处理应用中，使用BERT模型生成文本的语义嵌入，进行文本相似度分析。 产品特色 llama.cpp无cgo集成：不使用cgo，而是依赖purego，直接从Go代码调用共享C库，简化了集成、部署和交叉编译。 支持BERT模型：通过llama.cpp支持BERT模型，只要它们使用GGUF格式。 预编译二进制文件与Vulkan GPU支持：为Windows和Linux提供预编译的二进制文件，编译时包含Vulkan以实现GPU加速。 嵌入搜索索引：支持从计算出的嵌入创建搜索索引，可以保存到磁盘上，之后加载使用，适合小规模应用的基本向量搜索。 使用教程 1. 安装库：下载适用于Windows和Linux的预编译二进制文件，或者从源代码编译。 2. 加载模型：使用`search.NewVectorizer`函数初始化一个模型，使用GGUF文件。 3. 生成文本嵌入：使用`EmbedText`方法为给定的文本输入生成向量嵌入。 4. 创建索引并添加向量：使用`search.NewIndex`创建一个新的索引，并使用`Add`方法添加多个向量及其对应的标签。 5. 搜索索引：使用`Search`方法执行搜索，传入嵌入向量和要检索的结果数量。 6. 打印结果：遍历搜索结果，打印每个结果及其相关性分数。
ADK 综合性能评测
核心特色与功能亮点 (Key Features)
典型应用场景与适用行业
核心能力
官方新手上手实操教程指南
1-STEP TUTORIAL打开kelindar/search搜索页面；2. 输入搜索关键词或问题；3. 浏览AI整理的搜索结果和摘要；4. 点击查看详细信息或继续追问。
1. 打开kelindar/search搜索页面；2. 输入搜索关键词或问题；3. 浏览AI整理的搜索结果和摘要；4. 点击查看详细信息或继续追问。
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关于 kelindar/search 的常见问题
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