现一个方案就是使用Bert等模型提取试题题干特征,然后存储到向量数据库,检索试题先走向量数据库,拿到具体的试题ID等信息在走ES进行相似题召回,从而提高搜索的性能。需要考虑的就是特征提取的效率,Milvus的性能(比较吃服务器资源),然后进行评估。 本篇博客主要对Bert等模型以及主流的Milvus进行实践以及一些相关知识学习。
业务层面:非独立解决方案,需要用户组合使用 别的系统比如tsdb、mongdb、es、graph、rdis等等都可以独立提供服务。从milus目前提供的所有场景看,其只提供向量检索这种抽象进, 抽象出的能力:入口一般为query vector,出口为相似向量id,需要借助其他技术来提供整体解决方案,比如: 文本检索:上游:BERT; 下游:mysql 问答系统:...
我们将监控/历史日志采集到 Prometheus/ES ,可以非常方便地通过监控日志定位问题,配置报警。 索引的选择 IVF-FLAT 倒排索引 IVF-FLAT 适合数据量较小的集合,在我们的测试场景中,十万级别的数据使用 IVF-FLAT 索引可以得到很好的查询性能。通过调整构建索引参数 nlist 和查询参数 nprobe,在召回准确率和召回性能之间找到...
向量是具有一定大小和方向的量,可以简单理解为一串数字的集合,就像一行多列的矩阵,比如:[2,0,1,9,0,6,3,0]。每一行代表一个数据项,每一列代表一个该数据项的各个属性。 特征向量是包含事物重要特征的向量。大家比较熟知的一个特征向量是RGB (红-绿-蓝)色彩。每种颜色都可以通过对红®、绿(G)、蓝(B)...
前言:网络上有很多milvus讲解,但看完感觉还是不是很细节,特意写下这边博客记录一下详细步骤,作为milvus入门博文 1.Milvus简介(2019) 1.1 什么是向量检索 向量是具有一定大小和方向的量,可以简单理解为一串数字的集合,就像一行多列的矩阵,比如:[2,0,1,9,0,6,3,0]。每一行代表一个数据项,每一列代表一个该数...
现一个方案就是使用Bert等模型提取试题题干特征,然后存储到向量数据库,检索试题先走向量数据库,拿到具体的试题ID等信息在走ES进行相似题召回,从而提高搜索的性能。需要考虑的就是特征提取的效率,Milvus的性能(比较吃服务器资源),然后进行评估。 本篇博客主要对Bert等模型以及主流的Milvus进行实践以及一些相关知识学习。
Milvus是向量数据库模型构建,EsServiceImpl是Es的构建,存储清理后的训练数据,检查查询效率,MilvusServiceImpl中存放向量数据库的构建代码。MilvusIndexConstans中是向量数据库的结构设计。embedding中是调用的专门计算embedding的小模型,对外提供接口,供java后端调用。
使用Helm 安装 Milvus 时,默认命令行安装集群版本的 Milvus。独立安装 Milvus 时需要进一步设置。 根据Kuberenetes 已弃用的 API 迁移指南,从 v1.25 开始,PodDisruptionBudget 的策略/v1beta1 API 版本不再提供服务。建议您迁移清单和API客户端以改用policy/v1 API版本。对于在 Kuberenetes v1.25 及更高版本上仍...
又一全平台局域网传输工具Flix快传,速度是真的快 | Flix | 全平台局域网传输工具 | 文件传输 | 跨平台传输 1.1万播放 这样调优,Flink CDC的内存可以节省近40%. 848播放 Flink CDC:一站式数据同步解决方案,告别繁琐配置 756播放 95.MySQL如何同步到ES?靠谱方案 2412播放27...
由于存储和计算的分离,工作节点是无状态的,并且当部署在Kubenetes上时,可以促进系统扩展和灾难恢复。有三种类型的工作节点: 查询节点: 查询节点检索增量日志数据,并通过订阅日志代理将其转换为不断增长的段,从对象存储中加载历史数据,并在矢量和标量数据之间运行混合搜索。 数据节点: 数据节点通过订阅日志代理来检索...