txtai语义检索的代码

你可以使用txtai库来进行语义检索，以下是一个简单的代码示例：

from txtai.semantic import SemanticSearch

# 创建SemanticSearch实例
semantic_search = SemanticSearch()

# 加载预训练模型
semantic_search.index([{"id": "doc1", "text": "这是文档1的内容"}, 
                       {"id": "doc2", "text": "这是文档2的内容"}, 
                       {"id": "doc3", "text": "这是文档3的内容"}])

# 执行语义检索
results = semantic_search.query("查询的文本", k=5)

# 输出检索结果
for result in results:
    print(result["id"], result["score"])

在代码中，你需要先创建一个SemanticSearch实例，然后使用`index`方法加载预训练模型并构建索引。接下来，通过调用`query`方法进行语义检索，传入待查询的文本和返回的结果数量。最后，你可以遍历检索结果并输出相关信息。

记得在运行代码之前，确保已经安装了txtai库，并下载了预训练模型。你可以在txtai的GitHub仓库中找到更多关于语义检索的示例代码和详细说明：[https://github.com/neuml/txtai](https://github.com/neuml/txtai)