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  • 通用向量搜索服务 faiss是个高效的向量搜索解决方案,经过测试对比,可以感受到它的飞速,关于faiss性能测试的见这里:faiss包装与性能对比 这次开源的是使用faiss搭建的通用向量搜索服务。 项目开源地址:...

    通用向量搜索服务

    faiss是个高效的向量搜索解决方案,经过测试对比,可以感受到它的飞速,关于faiss性能测试的见这里:faiss包装与性能对比

    这次开源的是使用faiss搭建的通用向量搜索服务。

    项目开源地址:https://github.com/xmxoxo/vector_server

    通用向量搜索服务 VectorServer

    基于faiss搭建的通用向量搜索服务,服务加载向量持久化文件, 同时可指定加载数据文件;通过faiss索引到内存,再通过flask提供API通用接口。

    • API接口提供:
      • 按向量搜索向量;
      • 按索引号搜索向量;
      • 计算两个向量的余弦距离;
    • 如果指定了数据文件,接口同时还会返回向量索引号对应的数据内容;
    • 支持GPU

    向量搜索服务应用广泛,可以应用在词库搜索,文档搜索,智能机器人等各种场景。

    文件说明

    文件名 文件说明
    VecSearch_faiss_server.py 服务主程序
    test.py 测试程序
    /images 截图目录

    使用说明

    向量搜索服务启动时需要两个参数:

    1. 向量文件。格式为.npy文件,即把向量直接用np.save(filename,v)命令保存的文件;
    2. 数据文件。数据文件为可选,如果没有指定数据文件,则接口只会返回索引号;
      当指定了数据文件后,接口会同时使用txt字段返回对应的文本数据;
      数据文件格式为纯文本格式,内容按行分隔,与向量文件的顺序对应,
      例如对应的句子,词语,或者其它的业务信息。

    服务程序

    服务端主程序使用说明

    usage: VecSearch_faiss_server.py [-h] [-npy NPY] [-datfile DATFILE]
                                     [-port PORT] [-metric {L2,INNER_PRODUCT}]
                                     [-debug DEBUG] [--gpu GPU]
    
    faiss向量搜索服务 V-1.0.1
    
    optional arguments:
      -h, --help            show this help message and exit
      -npy NPY              向量数据文件名,默认vector.npy
      -datfile DATFILE      文本数据文件名
      -port PORT            监听端口,默认7800
      -metric {L2,INNER_PRODUCT}
                            计算方法:L2=欧式距离;INNER_PRODUCT=向量内积(默认)
      -debug DEBUG          是否调试模式,默认=1
      --gpu GPU             使用GPU,-1=不使用(默认),0=使用第1个,>0=使用全部
    
    

    注明
    当使用内积的方式时,服务会自动对向量进行归一化处理,
    这样输出的结果可以认为就是余弦相似度;

    测试程序

    usage: test.py [-h] [-test_total TEST_TOTAL] [-test_dim TEST_DIM]
                   [-test_times TEST_TIMES] [-test_topn TEST_TOPN]
    
    faiss向量搜索服务端测试 V-1.0.2
    
    optional arguments:
      -h, --help            show this help message and exit
      -test_total TEST_TOTAL
                            测试数据条数,默认10万
      -test_dim TEST_DIM    测试数据维度,默认768
      -test_times TEST_TIMES
                            测试次数,默认1000
      -test_topn TEST_TOPN  测试返回条数,默认5
    
    

    运行测试程序后,会自动生成向量文件,保存为test_dat.npy,
    默认参数下 10万条768维度的向量文件大小约为585MB

    python test.py
    

    使用案例: 腾讯词向量搜索服务

    源码地址: https://github.com/xmxoxo/Tencent_ChineseEmbedding_Process/upload

    腾讯词向量说明

    如果不想自己提取数据,可以直接下载1万条数据,进入第二步启动向量搜索服务

    腾讯AI Lab开源大规模高质量中文词向量数据,800万中文词
    说明页面:https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/embedding.html
    下载地址 :https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/data/Tencent_AILab_ChineseEmbedding.tar.gz

    这个数据集提供了880万左右的词向量,维度为200

    文件下载后大小为6.31G , 解压缩后大小为: 15.5G

    向量提取处理

    由于文件是文本格式,需要进行一下处理,把词和向量分别保存到数据文件和向量文件中,以便于向量搜索服务加载。

    这里提供了一个转换工具,可直接对数据进行提取,
    把上面解压后的文本文件Tencent_AILab_ChineseEmbedding.txt放到dat目录下即可;

    以下是使用说明:

    11:55:48.15|F:>python dataprocess.py -h
    usage: dataprocess.py [-h] -datfile DATFILE [-outpath OUTPATH]
                          [-dofilter DOFILTER] [-topn TOPN]
    
    腾讯词向量提取工具
    
    optional arguments:
      -h, --help          show this help message and exit
      -datfile DATFILE    数据文件名
      -outpath OUTPATH    输出目录
      -dofilter DOFILTER  是否过滤非中文,默认=0不过滤
      -topn TOPN          截取前N个向量,默认=0不截取
    

    由于数据量很大,这里用下面的命令提取前1万条,作一个示例:

    python dataprocess.py -outpath=./top1w -dofilter=1 -topn=10000
    

    运行结果:

    11:59:30.66|F:>python dataprocess.py -outpath=./top1w -dofilter=1 -topn=10000
    运行参数: Namespace(datfile='./dat/Tencent_AILab_ChineseEmbedding.txt', dofilter=1, outpath='./top1w', topn=10000)
    开始转换向量,请稍等...
    总记录数:8824330
    [进度: 0.11% 已过滤:  196] 第9999   行: 债务
    正在保存字典文件...
    正在保存向量文件...
    转换完成, 处理10000行,过滤196行,输出9804行。
    

    为了便于测试,这里把1万条数据打包上传了,文件名:top1w.zip
    下载1万条测试数据

    启动向量搜索服务

    使用向量搜索服务进行加载,以10万条数据为例子:

    cd /mnt/sda1/transdat/sentence-similarity/vector_server
    python VecSearch_faiss_server.py -npy='../tx_vector/top10w/vector.npy' -datfile='../tx_vector/top10w/keywords.txt'
    

    服务端运行结果:

    [2020-09-16 10:21:30,711]INFO 正在加载数据文件...
    [2020-09-16 10:21:30,719]INFO 加载数据文件完成: ../tx_vector/top10w/keywords.txt
    [2020-09-16 10:21:30,719]INFO 正在加载向量并创建索引器...
    [2020-09-16 10:21:30,754]INFO 向量文件:../tx_vector/top10w/vector.npy
    [2020-09-16 10:21:30,754]INFO 数据量:97115, 向量维度:200
    [2020-09-16 10:21:30,754]INFO 距离计算方法:INNER_PRODUCT
    [2020-09-16 10:21:30,754]INFO 监听端口:7800
    [2020-09-16 10:21:31,402]INFO 索引创建完成,用时:0.682604秒
    [2020-09-16 10:21:31,403]INFO Used Memory: 410.160 MB
    [2020-09-16 10:21:31,413]INFO Running under Linux...
    [2020-09-16 10:21:32,889]INFO 查询用时:2.20 毫秒
    192.168.40.11 - - [2020-09-16 10:21:32] "POST /api/v0.1/sim HTTP/1.1" 200 225 0.008786
    [2020-09-16 10:21:51,705]INFO 查询用时:1.49 毫秒
    192.168.40.11 - - [2020-09-16 10:21:51] "POST /api/v0.1/sim HTTP/1.1" 200 227 0.002830
    [2020-09-16 10:24:08,024]INFO 查询用时:1.80 毫秒
    192.168.40.11 - - [2020-09-16 10:24:08] "POST /api/v0.1/sim HTTP/1.1" 200 227 0.003219
    

    在这里插入图片描述

    880万向量全部加载大约需要120秒,内存28G,请注意环境并耐心等待。在这里插入图片描述
    加载后可以使用CURL命令或者浏览器插件 PostWoman进行调用

    搜索结果图:
    在这里插入图片描述

    命令行实时查询工具

    使用CURL或者浏览器调用向量搜索服务实在是不方便,也不直观,补充了一下命令行查询工具,做一下交互。 这里做了一些优化:对代码进行了优化:去掉加载数据,全部从接口读取;直接使用命令行交互方式

    启动命令为:

    python online_search.py -api=http://192.168.15.111:7801
    

    其中:api参数指向向量搜索服务端;

    以下是运行结果:

    17:52:22.41|F:>python online_search.py -api=http://192.168.15.111:7801
    [2020-11-02 17:52:25,831]INFO Used Memory: 40.707 MB
    ----------------------------------------
    腾讯词向量搜索工具
    可输入多个词语,词语之间用","分隔;
    输入1个词:查询相似的词;
    输入2个词:查询两个词的相似度;
    输入3个词:计算A-B+C,例如:国王-男人+女人=皇后
    
    ----------------------------------------
    请输入词语(Q退出):用餐
    [2020-11-02 17:52:31,831]INFO 查询词语的近义词:用餐
    [2020-11-02 17:52:32,085]INFO 查询结果:
    ('用餐', 1.0)
    ('就餐', 0.8778643608093262)
    ('进餐', 0.7902611494064331)
    ('餐厅', 0.7464025616645813)
    ('餐厅里', 0.7445648312568665)
    [2020-11-02 17:52:32,100]INFO 整体用时:268.50 毫秒
    ----------------------------------------
    请输入词语(Q退出):晚餐,晚饭
    [2020-11-02 17:52:37,661]INFO 查询 晚餐 与 晚饭 的相似度:
    [2020-11-02 17:52:37,877]INFO 相似度:0.80474603
    [2020-11-02 17:52:37,878]INFO 整体用时:217.50 毫秒
    ----------------------------------------
    请输入词语(Q退出):国王,男人,女人
    [2020-11-02 17:52:51,102]INFO 向量加减:国王+男人-女人
    [2020-11-02 17:52:51,381]INFO 查询结果:
    ('王后', 0.7049502730369568)
    ('爵士', 0.6559655666351318)
    ('王子', 0.6505959033966064)
    ('骑士', 0.650031566619873)
    [2020-11-02 17:52:51,389]INFO 整体用时:288.00 毫秒
    ----------------------------------------
    请输入词语(Q退出):麻花,天津,上海
    [2020-11-04 13:40:50,917]INFO 向量加减:麻花-天津+上海
    [2020-11-04 13:40:51,197]INFO 查询结果:
    ('小笼包', 0.5818970203399658)
    ('粽子', 0.5648482441902161)
    ('的麻', 0.5591018795967102)
    ('油条', 0.5550578832626343)
    [2020-11-04 13:40:51,214]INFO 整体用时:297.00 毫秒
    ----------------------------------------
    请输入词语(Q退出):麻花,天津,哈尔滨
    [2020-11-04 13:41:07,838]INFO 向量加减:麻花-天津+哈尔滨
    [2020-11-04 13:41:08,156]INFO 查询结果:
    ('糖葫芦', 0.5892667174339294)
    ('冰棍', 0.5745514631271362)
    ('冰糖葫芦', 0.5584374666213989)
    ('烤肠', 0.5485786199569702)
    [2020-11-04 13:41:08,166]INFO 整体用时:328.50 毫秒
    ----------------------------------------
    请输入词语(Q退出):北京,中国,法国
    [2020-11-04 13:41:22,350]INFO 向量加减:北京-中国+法国
    [2020-11-04 13:41:22,881]INFO 查询结果:
    ('巴黎', 0.6858187317848206)
    ('在巴黎', 0.6453583836555481)
    ('法国巴黎', 0.611520528793335)
    [2020-11-04 13:41:22,889]INFO 整体用时:539.50 毫秒
    ----------------------------------------
    请输入词语(Q退出):码头,轮船,飞机
    [2020-11-04 15:52:58,290]INFO 向量加减:码头-轮船+飞机
    [2020-11-04 15:52:58,570]INFO 查询结果:
    ('机场', 0.7212138772010803)
    ('停机坪', 0.7156717777252197)
    ('直升机', 0.6654086112976074)
    ('起降', 0.6607031226158142)
    [2020-11-04 15:52:58,581]INFO 整体用时:291.00 毫秒
    ----------------------------------------
    请输入词语(Q退出):美女,女人,男人
    [2020-11-04 15:54:09,246]INFO 向量加减:美女-女人+男人
    [2020-11-04 15:54:09,527]INFO 查询结果:
    ('帅哥', 0.8955133557319641)
    ('妹子', 0.7441977262496948)
    ('小美女', 0.7396756410598755)
    ('漂亮妹子', 0.7382819652557373)
    [2020-11-04 15:54:09,537]INFO 整体用时:291.00 毫秒
    ----------------------------------------
    请输入词语(Q退出):
    

    结束语

    使用faiss通用向量搜索服务可以很方便地对向量进行搜索,在CPU上也可以得到比较好的速度,服务器内存已经不再是瓶颈了。后续还将继续推出:

    • 腾讯词向量搜索WEB服务端,配上界面;
    • simBERT+faiss 实现语义搜索;

    欢迎加入群讨论:
    QQ群:BERT模型爱好者 891629665
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  • )虽然 Milvus 开源向量搜索引擎可以为用户隔离下面这些头疼的细节,不过多学一点向量数据的知识总是没坏处的。L2正则化(归一化)n 维原始向量空间: ( 表示实数, 表示非零自然数)原始向量: 向量 的 L2 范数...

    (在知乎编辑这么多公式,简直要吐!)

    虽然 Milvus 开源向量搜索引擎可以为用户隔离下面这些头疼的细节,不过多学一点向量数据的知识总是没坏处的。

    L2正则化(归一化)

    n 维原始向量空间:

    表示实数,
    表示非零自然数)

    原始向量:

    向量

    的 L2 范数(模长):

    归一化后的向量:

    其中每一维的 L2 正则化算法:

    归一化后,向量模长等于1:

    计算向量相似度

    近似最近邻搜索(approximate nearest neighbor searching, ANNS)是目前针对向量搜索的主流思路。其核心理念是只在原始向量空间的子集中进行计算和搜索,从而加快整体搜索速度。

    假设搜索空间(即原始向量空间的子集):

    内积(点积)

    向量

    的内积:

    余弦相似度

    向量

    的余弦相似度:

    通过余弦判断相似度:余弦值越大,相似度越高。即

    假设向量

    归一化后的向量分别是
    ,则

    因此,归一化后,两个向量之间的余弦相似度不变。特别的,

    因此,归一化后,内积与余弦相似度计算公式等价

    欧氏距离

    向量

    的欧式距离:

    通过欧氏距离判断相似度:欧式距离越小,相似度越高。即

    假设向量

    经过归一化,那么进一步展开上面的公式:

    所以,

    因此,欧氏距离的平方与内积负相关。而欧式距离是非负实数,两个非负实数之间的大小关系与他们自身平方之间的大小关系相同。 即

    所以,归一化后,针对同一个向量,在同等搜索空间的条件下,欧氏距离返回的前K个距离最近的向量结果集与内积返回的前K个相似度最大的向量结果集是等价的。

    展开全文
  • 最近在做向量搜索引擎的调研中我发现faiss有一个比较致命的问题,我没有办法像mysql一样的去通过可交互页面进行crud,我需要不断地写代码实现相关的功能。在我测试的过程之中还用到了bert as serving支撑我的远程的...

    最近在做向量搜索引擎的调研中我发现faiss有一个比较致命的问题,我没有办法像mysql一样的去通过可交互页面进行crud,我需要不断地写代码实现相关的功能。

    在我测试的过程之中还用到了bert as serving支撑我的远程的文本向量预测的工作。通过milvus客户端进行数据库交互。

    安装bert as serving 必备的python 包

    pip install -U bert-serving-server

    pip install -U bert-serving-client

    远程服务器启动 bert as serving的服务 这里需要你下载一下model_dir 我的BOS现在已经没有额度了。就不放bert高速下载的链接了。

    #启动服务

    bert-serving-start -model_dir chinese_L-12_H-768_A-12/ -num_worker=12 -max_seq_len=40

    利用bert client调用远程服务器进行bert 远程预测文本向量的预测。

    from bert_serving.client import BertClient

    bc = BertClient(ip="10.33.43.29")

    安装 milvus docker pull 镜像下来

    docker pull milvusdb/milvus:0.10.1-cpu-d072020-bd02b1

    记得把自己的账户加入docker权限组

    下载配置文件

    mkdir -p /home/$USER/milvus/conf

    cd /home/$USER/milvus/conf

    wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/v0.10.1/core/conf/demo/server_config.yaml

    启动milvus 数据库

    docker run -d --name milvus_cpu_0.10.1 \

    -p 19530:19530 \

    -p 19121:19121 \

    -v /home/$USER/milvus/db:/var/lib/milvus/db \

    -v /home/$USER/milvus/conf:/var/lib/milvus/conf \

    -v /home/$USER/milvus/logs:/var/lib/milvus/logs \

    -v /home/$USER/milvus/wal:/var/lib/milvus/wal \

    milvusdb/milvus:0.10.1-cpu-d072020-bd02b1

    里面的几个地址记得符合自己的本地服务器规则

    确认 Milvus 运行状态:

    docker ps

    下一步,通过远程调用获取到所需要的文本向量表示

    vectors = bc.encode(data)

    #标准化

    question_vectors = normaliz_vec(vectors.tolist())

    创建collection

    metric_type = MetricType.IP

    param = {'collection_name': collection_name, 'dimension': 768, 'index_file_size': index_file_size,

    'metric_type': metric_type}

    status = milvus.create_collection(param)

    milvus中内置的向量搜索的算法

    class MetricType(IntEnum):

    INVALID = 0

    L2 = 1

    IP = 2

    # Only supported for byte vectors

    HAMMING = 3

    JACCARD = 4

    TANIMOTO = 5

    #

    SUBSTRUCTURE = 6

    SUPERSTRUCTURE = 7

    获取到的表示调用milvus client

    status, ids = milvus.insert(collection_name=collection_name, records=question_vectors)

    返回状态

    保存之后我们可以做一个新的接口进行文本的bert表示搜索

    首先通过 bert as serving 进行文本表示预测

    vectors = bc.encode(data)

    query_list = normaliz_vec(vectors.tolist())

    然后我们通过 milvus client 进行搜索

    search_params = {'nprobe': 64}

    status, results = milvus.search(collection_name=collection_name, query_records=query_list, top_k=1,

    params=search_params)

    这样就完成了milvus的数据新增和数据查询。

    可以通过docker 安装远程管理工具 这点点赞到爆炸。

    docker pull milvusdb/milvus-em:latest

    docker run -d -p 3000:80 milvusdb/milvus-em:latest

    //安装成功之后访问http://localhost:3000/​localhost:3000

    输入ip和端口就可以看到我们保存的数据了。

    展开全文
  • 空间向量搜索引擎比较两篇文档的相似度是利用矩阵代数中非常简单的技术词频来做比较的。 空间向量搜索引擎最重要的组成部分就是理解项空间(term space)的概念,简单的来说,项空间由整理好的一篇文档中所出现的...

    概述: 

        空间向量搜索引擎比较两篇文档的相似度是利用矩阵代数中非常简单的技术词频来做比较的。

        空间向量搜索引擎最重要的组成部分就是理解项空间(term space)的概念,简单的来说,项空间由整理好的一篇文档中所出现的关键字所组成的。

        空间向量搜索引擎还有一个比较重要的组成部分就是项数,项数就是简单的记录一篇文档中所出现关键字的次数,它们经常和一些图、表一起使用。

        把一个项空间当做一个坐标空间来使用,项数作为坐标空间中的坐标来使用,我们可以为每一个文档创建一个项量。为我们能更好的理解怎么创建 这些项量,让我们看一些简单的例子,你可能熟悉笛卡尔的坐标系的概念;在一个坐标系中有x、y、z轴。同样在一个项空间中有3个唯一的项,我们可以根据坐标系中的3个坐标轴来画出项空间的3个轴,(在向量空间搜索理论这些轴通常被称为维数).通过计算每一个项在一篇文档中出现的次数,画出每一个项的坐标,每一篇文档对应一个坐标点,从该坐标点到(0.0.0)起始点为这篇文档的向量。

        一旦我们在项空间中画出一篇文档的向量,我们就可以计算出这个向量的大小,这个向量的大小长度就是该文档在项空间的点到原点(0.0.0)之间的的线长,两篇文档的相似度就是比较两篇文档在项空间的向量的cos值,两篇完全相同的文档的cos值就是为1,包含类似项的文档将具有正的十进制cos值,两篇没有共同项的cos值为0。

    示例:

        我们通过一个简单的三维例子来完成我们的搜索和索引。

        我们假定有整理好的3篇文章,它们有cat、dog、mouse这3个关键字,把这3个字看作它们的项空间,这3篇文章在项空间中都有他们的坐标值,这些值的大小就是3个关键字在文档中出现的次数,在例子中,文档1中的项空间大小为(3,1,4)

     

    http://ondoc.logand.com/d/2697/pdf

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空空如也

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