随着人工智能的不断发展，
LLM（大语言模型）已经在文本生成和理解方面展现了极强的能力。通过对海量文本数据的训练，LLM可以生成高质量的语义内容，广泛应用于对话系统、翻译工具和文本摘要等领域。然而，面对大规模数据，如何快速有效地检索相关内容成为了一个挑战。为了解决这一问题，
ranking算法应运而生。
ranking算法在文本检索中具有重要作用，它通过对结果进行相关性排序，确保用户可以迅速找到最符合需求的内容。结合
LLM生成的语义信息，ranking算法可以帮助系统更精确地提供答案，优化了用户体验。
为了支持大规模文本数据的高效存储与检索，
elasticsearch成为了业界常用的搜索引擎。Elasticsearch擅长处理结构化和非结构化数据，提供快速、分布式的搜索能力，尤其适用于需要实时检索的场景。在文本检索领域，它与LLM和ranking算法相结合，可以大幅提升检索效率。
此外，针对高维向量的相似性搜索，
faiss是一款非常重要的开源工具。Faiss由Facebook开发，主要用于处理大规模向量数据的快速搜索，尤其适合大数据环境下的相似度计算。无论是在图像识别还是文本检索中，Faiss都能通过其优化算法加速检索过程，为大规模数据的高效处理提供了有力支持。
为了进一步提升文本检索的效率，
milvus 文本检索成为了现代向量数据库的首选。Milvus是一个开源的高性能向量数据库，专为处理非结构化数据而设计。通过与faiss的集成，Milvus能够提供卓越的检索性能，尤其在大规模数据检索和文本匹配领域表现出色。
