Comment interroger efficacement les données du personnel dans MySQL et Elasticsearch par le traitement du langage naturel?

Récupérer efficacement les informations du personnel à l'aide de la technologie de traitement du langage naturel

Cet article explore comment récupérer efficacement les données du personnel dans les bases de données MySQL et Elasticsearch à l'aide de la technologie de traitement du langage naturel (NLP). Par exemple, en entrant dans une requête en langue naturelle comme "des hommes de moins de 25 ans qui travaillent à Pékin", les informations des personnes qui remplissent les conditions (âgés de 0 à 25 ans, lieu de travail à Pékin, homme de genre). Supposons que votre projet soit développé sur la base de Java Spring Boot.

La méthode précédente peut avoir des problèmes de précision insuffisante. Cet article propose une meilleure solution: utilisez l'API OpenAI pour convertir à la fois les données du personnel et les requêtes en langage naturel en vecteurs, puis recherchez la similitude des vecteurs via Elasticsearch.

Les étapes spécifiques sont les suivantes:

1. Prétraitement des données: utilisez l'API OpenAI pour convertir les données du personnel (âge, lieu de travail, sexe et autres attributs) en vecteurs et les stocker dans Elasticsearch. Cela nécessite la conception d'un schéma de codage vectoriel raisonnable pour garantir que les informations d'attribut clé peuvent être effectivement reflétées dans le vecteur.

2. Traitement de la requête en langage naturel: Après avoir reçu une requête en langue naturelle (comme "un homme de moins de 25 ans, travaillant à Pékin"), il utilise également l'API OpenAI pour la convertir en vecteur.

3. Elasticsearch Vector Search: Utilisez le vecteur de requête converti en vecteurs de recherche dans Elasticsearch (par exemple, en utilisant cosine similarity ). Les résultats de la recherche renverront plusieurs vecteurs de données du personnel qui sont les plus similaires au vecteur de requête, et ces données correspondent aux informations du personnel qui répondent aux conditions de requête.

L'avantage de cette approche est qu'il peut gérer des requêtes complexes en langage naturel et exploite les capacités de recherche rapides d'Elasticsearch. Cependant, l'ajustement des paramètres de l'API OpenAI, l'optimisation de la structure de l'indice Elasticsearch et la conception du schéma de codage vectoriel affecteront directement la précision et l'efficacité de la requête.

Pour améliorer la précision, il est recommandé de combiner d'autres outils PNL tels que HANLP ou Stanford NLP pour la segmentation des mots et la reconnaissance des entités nommés (NER) pour comprendre plus précisément les requêtes en langage naturel et extraire des informations clés pour la génération de vecteurs. De plus, une base de données vectorielle plus avancée peut être considérée pour optimiser davantage la vitesse et la précision de la récupération.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!