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增强现实在零售行业中变得越来越普遍，特别是在家具和家居用品领域。基于网络的增强现实让顾客可以在不需要安装应用程序的情况下，预览商品在他们空间中的效果。一个例子是零售中的Zolak AR Viewer，它提供实时的材料和颜色配置，并与Shopify等电子商务平台集成。这是一个有趣的方向，可以减少退货率并提高买家的信心。这里有没有人尝试过在零售环境中使用增强现实？在构建这类工具时，有没有开放标准或常见的陷阱？
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这个想法很简单：一个使用语义相似性进行查找的Python字典。假设你正在为一个AI代理提取用户偏好。在某些情况下，模型可能会输出如下内容：
```
{
"preference": "Database",
"value": "sqlite3"
}
```
但它（或另一个模型）可能会稍后使用一个略有不同的键请求用户偏好：
```
{
"action": "get_user_preference",
"preference": "Database System"
}
```
如果我们解析这些响应并将其存储在一个标准字典中，我们将错过两个偏好键“Database”和“Database System”之间的相似性，而使用SemanticDictionary时，嵌入模型会在查找之前计算与偏好键对应的嵌入向量之间的距离。
我想其他人可能也有类似的需求，所以我决定将其打包以供分发。希望你能找到一些有趣的用法！