局部敏感哈希(LSH)是一种高效的近似相似性搜索技术,广泛应用于需要处理大规模数据集的场景。在当今数据驱动的世界中,高效的相似性搜索算法对于维持业务运营至关重要,它们是许多顶尖公司技术堆栈的核心。 相似性搜索面临的主要挑战在于处理庞大的数据规模。许多企业每天都要处理从百万到数十亿不等的数据点。例如,面对一亿个数据点,逐个进行比
谷歌在用户进行搜索时,实际上是在执行一次相似性搜索,评估搜索词与谷歌索引的互联网内容之间的相似度。而Spotify之所以能够推荐符合用户口味的音乐,是因为它成功地通过相似性搜索算法将用户与品味相似的其他用户进行了匹配。 LSH技术的优势在于它能够在保证搜索速度的同时,提供高质量的搜索结果。这对于处理大规模数据集和...
相似性搜索是在结构上寻找与具有已知和所需特性的分子相似的分子的搜索技术。它通过将每个分子表示为紧凑的“指纹”来进行优化。常见的指纹格式是简单的位向量，其中每个位位置代表化学官能团的存在或不存在。两个分子之间流行的评分指标称为 Tanimoto。它是共享位的数量除以任一分子中存在的总数的比率。最近的几篇研究...
本文的相似性搜索(Similarity Search)一般都是指代向量(Vector)相似性搜索, 即给定一个查询(后面会称之为query), 在数据库中找到与之最为相似的向量. 1. 介绍 在数据科学中, 相似性搜索经常出现在NLP(目前比较热点的RAG), 搜索引擎, 推荐系统以及最近流行的矢量数据库中, 它的目标是对于一个query, 找到...
ATTRIBUTE_VALUES - 最相似的候选要素会具有所有感兴趣属性值的最小平方差总和;在计算差异之前所有值都已标准化。 RANKED_ATTRIBUTE_VALUES - 最相似的候选要素会具有所有感兴趣属性值的最小等级平方差总和。输出要素参数将在 SIMINDEX(等级平方差总和)字段中报告这些总和。 ATTRIBUTE_PROFILES - 将测量余弦相似性。余...
相似性搜索,又称为向量搜索,是一种基于数据深层语义和结构相似性来检索信息的技术。它不仅仅局限于文本搜索,还广泛应用于图像识别、推荐系统、语音分析等多个领域。通过将数据转换为高维空间中的向量表示,相似性搜索能够捕捉到数据之间微妙的相似之处,从而提供更加丰富和相关的搜索结果。 1.1 相似性搜索的优势 解决模糊...
LSH是一种用于高维向量数据的哈希技术,旨在在保持相似性的同时,将相似的数据映射到相同的哈希桶(bucket)中,以支持高效的近似搜索。 索引构建 LSH 使用多个哈希函数(hash function)来生成多个哈希值,然后将向量映射到由这些哈希值组成的多维空间中。 LSH 原理示意图 查询查询向量,query vector,被哈希到特定的哈希桶中...
了解有关“相似性搜索”工作原理的详细信息 插图 使用情况 您需要提供一个包含要匹配的输入要素值的图层和另一个包含候选要素值的图层,从中将获得匹配。 通常,这些值将位于同一要素图层中。 一种方法是创建两个单独的数据集。 另一种方法是创建具有两个不同的定义查询的图层,这可能会更容易。 例如,如果您拥有一...
在图像识别领域,CNN模型提取的图像特征向量可以用于相似性搜索,实现图像检索、反向图像搜索等功能。 自然语言处理(NLP):NLP任务如文本分类、情感分析等,也常利用向量嵌入技术将文本转换为向量表示,进而进行相似性搜索和聚类分析。 去重与版权保护:相似性检索技术可用于稿件查重、版权保护等领域,通过比较文献或作品的向量...
了解AI 相似性搜索 理解相似性搜索(也称为语义搜索)的指南,这是人工智能最新阶段的关键发现之一。 凯恩·胡珀 照片由 Growtika 在Unsplash 上拍摄 人工智能最新阶段的关键发现之一是能够基于相似性搜索来搜索和查找文档。相似性搜索是一种根据信息的含义而不是通过关键字来比较信息的方法。 相似性搜索也称为语义搜索...