一、引言 在语义检索系统中，嵌入模型（EmbeddingModel）起着至关重要的作用。嵌入模型可以将文本、图片等非结构化数据转化为高维空间中的向量表示，从而实现相似度的计算和检索。为了提高语义检索系统的性能，选择合适的嵌入模型至关重要。本文将针对嵌入模型选型提出一套技术方案

倒排索引：‌倒排索引（InvertedIndex）‌是一种索引方法，主要用于存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。它是由属性值来确定记录的位置，而不是由记录来确定属性值，因此被称为倒排索引。倒排索引被广泛应用于‌文档检索系统中，是文档检索系统中常用的数据结

文未可获取一份本项目的java源码和数据库参考。1选题背景   随着世界一体化和经济全球化席卷世界,越来越多的高校认识到，利用信息技术的发展来改变对文档、文献的运作方法和管理模式,提高高校的管理效益和生产效益，从而提高高校经济效益，增强高校竞争力是高校发展的趋势。

在检索专业知识层需要涵盖更高级的检索技术，包括工程架构和算法策略。一、工程架构工程架构在构建检索系统中决定了系统的可扩展性、高可用性和性能。比如需要考虑的基本点：分布式架构：水平扩展：采用分布式架构，将检索任务分布到多个节点上，实现水平扩展。这可以通过将索引数据

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工程架构在构建检索系统中决定了系统的可扩展性、高可用性和性能。比如需要考虑的基本点：分布式架构：水平扩展：采用分布式架构，将检索任务分布到多个节点上，实现水平扩展。这可以通过将索引数据分片存储在不同的节点上，并使用分布式文件系统或对象存储来存储大规模的索引数据。任

在检索专业知识层需要涵盖更高级的检索技术，包括工程架构和算法策略。一、工程架构工程架构在构建检索系统中决定了系统的可扩展性、高可用性和性能。比如需要考虑的基本点：分布式架构：水平扩展：采用分布式架构，将检索任务分布到多个节点上，实现水平扩展。这可以通过将索引数据

本文围绕图文跨模态检索展开研究，采用Chinese-CLIP预训练模型，对电商图文数据进行训练。该系统具有“以文搜图”、“以图搜文”和“以图搜图”三个功能，能够显著提升用户体验，增强消费者的购买意愿，同时，还能为电商平台的企业和商家提供宝贵的建议，推动电子商务行业的进步。本项目包