Bagaimana cara memohon data kakitangan dalam MySQL dan Elasticsearch melalui pemprosesan bahasa semulajadi?

Memperoleh maklumat kakitangan dengan cekap menggunakan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi

Artikel ini menerangkan cara untuk mendapatkan data kakitangan dengan cekap dalam pangkalan data MySQL dan Elasticsearch menggunakan teknologi pemprosesan bahasa semulajadi (NLP). Sebagai contoh, dengan memasukkan pertanyaan bahasa semulajadi seperti "lelaki di bawah 25 tahun yang bekerja di Beijing", maklumat orang yang memenuhi syarat-syarat (umur 0-25 tahun, tempat kerja di Beijing, lelaki jantina). Katakan projek anda dibangunkan berdasarkan Java Spring Boot.

Kaedah sebelumnya mungkin mempunyai masalah dengan ketepatan yang tidak mencukupi. Makalah ini mencadangkan penyelesaian yang lebih baik: Gunakan API OpenAI untuk menukar kedua -dua data kakitangan dan pertanyaan bahasa semulajadi ke dalam vektor, dan kemudian mencari kesamaan vektor melalui Elasticsearch.

Langkah -langkah tertentu adalah seperti berikut:

1. Data Preprocessing: Gunakan API OpenAI untuk menukar data kakitangan (umur, tempat kerja, jantina dan atribut lain) ke dalam vektor dan simpannya di Elasticsearch. Ini memerlukan merancang skim pengekodan vektor yang munasabah untuk memastikan maklumat atribut utama dapat dicerminkan dengan berkesan dalam vektor.

2. Pemprosesan pertanyaan bahasa semulajadi: Selepas menerima pertanyaan bahasa semulajadi (seperti "seorang lelaki di bawah 25 tahun, bekerja di Beijing"), ia juga menggunakan API Openai untuk mengubahnya menjadi vektor.

3. Carian Vektor Elasticsearch: Gunakan vektor pertanyaan yang ditukar untuk mencari vektor dalam Elasticsearch (contohnya, menggunakan cosine similarity ). Hasil carian akan mengembalikan beberapa vektor data kakitangan yang paling serupa dengan vektor pertanyaan, dan data ini sesuai dengan maklumat kakitangan yang memenuhi syarat pertanyaan.

Kelebihan pendekatan ini ialah ia dapat mengendalikan pertanyaan bahasa semulajadi yang kompleks dan memanfaatkan keupayaan carian cepat Elasticsearch. Walau bagaimanapun, pelarasan parameter API OpenAI, pengoptimuman struktur indeks Elasticsearch, dan reka bentuk skim pengekodan vektor akan secara langsung mempengaruhi ketepatan dan kecekapan pertanyaan.

Untuk meningkatkan ketepatan, disyorkan untuk menggabungkan alat NLP lain seperti HANLP atau Stanford NLP untuk segmentasi perkataan dan pengiktirafan entiti yang dinamakan (NER) untuk lebih memahami pertanyaan bahasa semulajadi dan mengekstrak maklumat utama untuk penjanaan vektor. Di samping itu, pangkalan data vektor yang lebih maju boleh dipertimbangkan untuk terus mengoptimumkan kelajuan dan ketepatan pengambilan semula.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana cara memohon data kakitangan dalam MySQL dan Elasticsearch melalui pemprosesan bahasa semulajadi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!