有一個產品明細表，數據10萬條，帶價格，現在有一個1000條產品的表格，需要到10萬條數據里面找最相似的，并將價格列出來，同一產品名稱不同，比如數據庫里有大竹桿，大掃把，竹掃把1.9米，大掃帚等，我們查的產品可能是芨芨草掃把，需要從里面找到最相似的，我們現在的做法是系統一個字符一個字符去比對，找到比對上最多的，列出來，人工判定，今天通過大模型比對了一些案例，感覺效果很好，

主要體現在：一、分詞很好，能找出一條數據里面的關鍵詞，能識別規格型號，材質、工藝、品牌等等，都能識別出來；

二、有邏輯，比如，燒杯有50ml、100ml、500ml，能找到最接近的；

三、能根據邏輯判斷哪個最相似，

如，玻璃燒杯/100ml?高型燒杯|50ml?高型燒杯|3000ml，這三個最接近的是哪兩個，大模型給出的回答是：我們可以設定一個簡單的評分系統，其中每個匹配的特征得到一定的分數，不匹配的特征得0分。假設滿分為3分（每項1分），

我們可以這樣計算：1.關鍵名詞：燒杯與高型燒杯在功能上相似，但高型燒杯更具體，考慮到這一點，我們可以給“燒杯”與“高型燒杯”之間相似度評分為0.5分（因為高型燒杯是燒杯的一種，但不是所有燒杯都是高型的）。

2.3.材質：“玻璃”在第一個描述中出現，而在后兩個描述中未提及。但由于燒杯通常默認為玻璃材質，我們可以假設相似度為1分，除非有相反的證據。

4.5.規格尺寸：容量不同，這意味著在這一項上沒有相似性，得分為0分。

6.基于以上，我們可以計算兩兩之間的相似度得分：?玻璃燒杯/100ml 與 高型燒杯|50ml?o名稱相似度 = 0.5分o材質相似度 = 1分o規格尺寸相似度 = 0分o總相似度 = 1.5分?玻璃燒杯/100ml 與 高型燒杯|3000ml?o名稱相似度 = 0.5分o材質相似度 = 1分o規格尺寸相似度 = 0分o總相似度 = 1.5分?高型燒杯|50ml 與 高型燒杯|3000ml?o名稱相似度 = 1分（因為兩者都是高型燒杯）o材質相似度 = 1分（假設兩者都是玻璃材質）o規格尺寸相似度 = 0分o總相似度 = 2分如果將總分3分視為完全相同，那么可以認為：?“玻璃燒杯/100ml”與另外兩種燒杯的相似度為50%（1.5/3）。?“高型燒杯|50ml”與“高型燒杯|3000ml”的相似度為66.67%（2/3）。

但是，大模型只能一個一個去問，如果我有一個數據庫，存了10萬條數據，現在有1000條數據去一條一條找10萬條數據里面最相似的，用什么樣的方法更好呢？

假設我們現在有”關鍵名詞、型號、尺寸及規格、材質、工藝、重量、標準號、外觀顏色、包裝、其他技術要求”這些屬性,我們對10萬條基礎數據進行處理，讓大模型先分詞，然后導出存到本地查詢數據庫里，若每次查詢的時候就先導入大模型，分詞完以后，到本地查詢數據庫，用常規模糊查詢，但是，這里面有個特別關鍵的問題，外面的系統查詢能不能做的更像大模型，比如，導出一個燒杯75ml，分詞以后，燒杯，75ml，但是系統只有50ml和100ml的，還有其他的250ml的，等等，能不能導出最接近的價格略高的那個尺寸，如這幾個里面最優解就是100ml，這種怎么實現，這種例子很多，再比如，系統存了單位是公斤，如果大模型，天然的知道和kg是一個東西，然而，導出以后，沒有大模型的幫助，這些都很難判斷，類似的例子太多了。

誰有更好的辦法解決這個問題，可以聯系我，價格面議。

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