البحث عن الوثائق حسب التشابه الدلالي
نقطة بحث دلالي مع قدرات معالجة دفعات
Initiate a search operation with a query text of up to 400 words and receive the most semantically similar responses from the stored knowledge. For question-answering, convert your question into an ideal answer and submit it to receive similar real answers.
Up to 400 words sentence for which you wish to find semantically similar chunks of knowledge.
Number of semantically similar chunks of text to return. Use 'n=3' for up to 5, and 'n=10' for more information. If you do not receive enough information, consider trying again with a larger 'n' value.
Start of the time range for documents to be searched, in ISO 8601 format.
End of the time range for documents to be searched, in ISO 8601 format.
Successful retrieval of documents
Bad request
Unauthorized
Not found
Internal server error
طلبات مثال
curl -X GET \
"https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/search/?q=كيف%20أدمج%20Rememberizer%20مع%20تطبيقات%20مخصصة&n=5&from=2023-01-01T00:00:00Z&to=2023-12-31T23:59:59Z" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_JWT_TOKEN"const searchDocuments = async (query, numResults = 5, from = null, to = null) => {
const url = new URL('https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/search/');
url.searchParams.append('q', query);
url.searchParams.append('n', numResults);
if (from) {
url.searchParams.append('from', from);
}
if (to) {
url.searchParams.append('to', to);
}
const response = await fetch(url.toString(), {
method: 'GET',
headers: {
'Authorization': 'Bearer YOUR_JWT_TOKEN'
}
});
const data = await response.json();
console.log(data);
};
searchDocuments('كيف أدمج Rememberizer مع تطبيقات مخصصة', 5);معلمات الاستعلام
q
سلسلة
مطلوب. نص استعلام البحث (حتى 400 كلمة).
n
عدد صحيح
عدد النتائج المراد إرجاعها. الافتراضي: 3. استخدم قيمًا أعلى (مثل 10) للحصول على نتائج أكثر شمولاً.
from
سلسلة
بداية نطاق الوقت للوثائق المراد البحث عنها، بتنسيق ISO 8601.
to
سلسلة
نهاية نطاق الوقت للوثائق المراد البحث عنها، بتنسيق ISO 8601.
prev_chunks
عدد صحيح
عدد الأجزاء السابقة التي يجب تضمينها للسياق. الافتراضي: 2.
next_chunks
عدد صحيح
عدد الأجزاء التالية التي يجب تضمينها للسياق. الافتراضي: 2.
تنسيق الاستجابة
نصائح تحسين البحث
للإجابة على الأسئلة
عند البحث عن إجابة لسؤال، حاول صياغة استفسارك كما لو كان إجابة مثالية. على سبيل المثال:
بدلاً من: "ما هو تضمين المتجهات؟" حاول: "تضمين المتجهات هو تقنية تحول النص إلى متجهات عددية في فضاء عالي الأبعاد."
ضبط عدد النتائج
ابدأ بـ
n=3للحصول على نتائج سريعة وعالية الصلةزد إلى
n=10أو أكثر للحصول على معلومات أكثر شمولاًإذا كانت نتائج البحث غير كافية، حاول زيادة معلمة
n
تصفية قائمة على الوقت
استخدم معلمات from و to للتركيز على الوثائق من فترات زمنية محددة:
وثائق حديثة: قم بتعيين
fromإلى تاريخ حديثتحليل تاريخي: حدد نطاق تاريخي معين
استبعاد المعلومات القديمة: قم بتعيين تاريخ
toمناسب
العمليات الجماعية
للتعامل بكفاءة مع كميات كبيرة من استعلامات البحث، يدعم Rememberizer العمليات الجماعية لتحسين الأداء وتقليل عبء استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات.
البحث الجماعي
اعتبارات الأداء
عند تنفيذ عمليات الدفعات، ضع في اعتبارك هذه الممارسات الجيدة:
حجم الدفعة الأمثل: ابدأ بأحجام دفعات تتراوح بين 5-10 استفسارات واضبطها بناءً على خصائص أداء تطبيقك.
تحديد المعدل: قم بتضمين تأخيرات بين الدفعات لمنع تقليل سرعة واجهة برمجة التطبيقات. نقطة انطلاق جيدة هي 1 ثانية بين الدفعات.
معالجة الأخطاء: نفذ معالجة أخطاء قوية لإدارة الطلبات الفاشلة ضمن الدفعات.
إدارة الموارد: راقب استخدام الموارد على جانب العميل، خاصة مع أحجام الدفعات الكبيرة، لمنع استهلاك الذاكرة بشكل مفرط.
معالجة الاستجابة: قم بمعالجة نتائج الدفعة بشكل غير متزامن عند الإمكان لتحسين تجربة المستخدم.
بالنسبة للتطبيقات ذات الحجم الكبير، ضع في اعتبارك تنفيذ نظام قائمة لإدارة أعداد كبيرة من طلبات البحث بكفاءة.
توفر هذه النقطة واجهة قوية للبحث الدلالي عبر قاعدة معرفتك بالكامل. تستخدم تضمينات المتجهات للعثور على المحتوى بناءً على المعنى بدلاً من المطابقات الدقيقة للكلمات الرئيسية.
Last updated