如何通过自然语言处理查询人员数据
导入
大型人员数据库的管理经常让人头疼。为了简化查询过程，自然语言处理 (nlp) 提供了一个富有成效的方法。
问题
为了利用 nlp 的能力，我们经常遇到这样的问题：如何将复杂的人员查询转换成数据库查询？
SERCMS游戏币交易系统
下载
这套系统是之前为一个朋友开发的一套游戏币交易系统，开发语言asp+javascript 数据库是Access。现在提供免费下载给新人学习,请不要用于商业用处。大分类为：商品管理现金转虚拟币管理 虚拟币转现金管理 历史转换记录 ID搜索虚拟币管理用户管理前台用户管理 被停权的会员 后台管理员添加 后台用户员管理 数据表备份分类管理游戏名称管理 服务器名管理数据统计查询交易类型数据信息管理修改重要公告
解决方案：openai 向量化 + elasticsearch 点积
一个有效的解决方案是利用 openai 的 api 将人员数据向量化。这种转化将人员信息（如年龄、性别和位置）转换为高维向量。随后，可以使用 elasticsearch 执行点积查询，将输入查询（例如，“25岁以下，在北京上班的男性”）与向量化数据集进行匹配。
示例
以下代码片段展示了 openai 向量化和 elasticsearch 点积查询的实现：
// 将人员数据转换为向量 Listvectors = api.vectorize(personDataList); // 在 Elasticsearch 中创建索引 IndexSettings indexSettings = IndexSettings.builder() .numberOfShards(1) .numberOfReplicas(1) .build(); IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("person-vectors"); indexRequest.source(Vectors.toDocument(vectors)) ElasticsearchClient.index(indexRequest); // 准备查询 Query query = QueryBuilders.cosineSimilarityQuery("vector", vector); // 执行查询 SearchResponse response = ElasticsearchClient.search(query); // 提取查询结果 List results = Vectors.fromDocuments(response.getHits().getHits());
