在上一篇文章《聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss》[1]中,我们有聊到如何快速入门向量检索技术,借助 Meta AI(Facebook Research)出品的 faiss 实现“最基础的文本内容相似度检索工具”,初步接触到了“语义检索”这种对于传统文本检索方式具备“降维打击”的新兴技术手段。 有朋友在聊天中提到,希望能够聊...
通常来说,语义检索,通过将我们输入的词汇、图片、语音等原始数据转化为向量,进而捕捉不同数据之间的语义关系(例如知道“老师”和“教师”其实是一个意思),可以更精准的理解用户的搜索意图,从而提供更准确、更相关的搜索结果。 但如何实现语义检索?Embedding 模型和向量数据库在其中的作用至关重要。前者主要完成原始信息...
RAG流程介绍。RAG技术 | 私有知识 | 向量数据库 | 语义检索, 视频播放量 52、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 2、收藏人数 2、转发人数 1, 视频作者 前端大小寒学AI, 作者简介 一前端+AI的UP主。目前在大厂做前端。AIGC可能是下一个风口,正在努力转型,有感兴趣的朋友欢迎
向量库都只是起计算作用。关于向量库的选择,只需要看该向量数据库的稳定性,数据承载能力(也就是能存多少数据,是否满足业务需求。)已经向量数据库实现的向量检索算法都有哪些(实际上目前学术界也就那么多)。还有就是该库的检索性能如何,稳定性如何,能够满足业务需求。但是不要想着在向量数据库上去提升搜索相关性的事情...
Milvus 作为性能领先的向量数据库,通过无缝结合语义搜索和全文搜索,将稠密向量搜索与优化的稀疏向量技术相结合,提供了卓越的性能、可扩展性和效率,并简化了基础设施的部署难度,降低成本的同时还增强了搜索能力。 展望未来,我们相信基于向量数据库的新型基础设施,将有望超越 Elasticsearch 成为混合搜索的标准解决方案。
《聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss》中,我们有聊到如何快速入门向量检索技术,借助 Meta AI(Facebook Research)出品的 faiss 实现“最基础的文本内容相似度检索工具”,初步接触到了“语义检索”这种对于传统文本检索方式具备“降维打击”的新兴技术手段。