跨模态数据和模型矢量检索的 10 个应用 随着大语言模型(LLM)席卷全球,矢量搜索引擎也随之而来。矢量数据库构成了LLM长期记忆系统的基础,成为检索增强生成(RAG)系统的关键组成部分。 通过有效地查找相关信息作为上下文,并传递给语言模型,矢量搜索引擎可以提供超出训练数据范围的最新信息,并提高模型输出的质量,而无需进行微...
跨模态检索是指通过多种形式的输入(如文本、图像、音频等)来进行信息检索和检索结果展示的技术。以下是一些生活中常见的跨模态检索应用: 1. 搜索引擎,搜索引擎是最常见的跨模态检索应用之一。用户可以通过输入文本、语音甚至图像来搜索相关信息。例如,通过在搜索引擎中输入关键词或拍摄一张图片,用户可以获得相关的文本...
它将不同类型的数据,如图像、音频和文本,转化为特定的哈希码,然后通过比较哈希码的相似度来实现跨模态的检索。 跨模态哈希检索具有广泛的应用场景,下面将以几个典型的场景为例进行描述。 1. 图像搜索:在互联网上,我们经常需要通过关键字来搜索相关的图像。但是,当我们无法用语言准确描述所需图像时,跨模态哈希检索...
因此，想要快速追查源头，遏制谣言，关键还是要从技术入手：突破不同模态间的壁垒，实现跨模态信息检索。蜜度自主研发的跨模态检索引擎——MiduCMR，突破传统的单一模态的信息检索方式，实 现视频、音频、图片、文本等不同模态信息在统一语义空间中的跨模态检索，解决信息发现不全面、信息难以合并、追溯难度大等问题。针对...
(WAIC)中,上海蜜度信息技术有限公司不仅与上海市人工智能行业协会主办了“数据智能与内容认知高峰论坛”,邀请数据智能领域的国内外顶级学者共同深度探讨了技术演进与未来愿景;在展览活动中更通过“蜜小智”“蜜小度”“蜜小校”等虚拟形象,带领观众沉浸式地感受了跨模态信息检索与智能校对两大数据智能应用在具体场景中...
2月1日，上海蜜度信息技术有限公司旗下产品蜜度索骥完成新一轮迭代，正式升级为跨模态多语言智能检索平台，标志着蜜度索骥将信息检索、分析等能力拓展到全域多模态多语言的应用层面。跨模态多语言智能检索平台-蜜度索骥 作为一款集图片检索、视频检索和跨模态检索为一体的信息检索智能软件，蜜度索骥运用跨模态对比学习、...
在跨模态图文检索中,深度学习通过特征提取和特征融合两个步骤,将图像和文本数据转化为高维向量,并在同一特征空间中表示。 2. 主流模型与方法 Siamese网络:由两个相同的神经网络组成,分别处理图像和文本数据,通过计算两者之间的相似度来实现检索。该网络结构简单,计算效率高,适用于处理大规模数据集。 Triplet网络:输入...
考虑跨模态之间的不变性,寻找一种适应多模态的特征提取方式,也就是说,给定特征子空间中的某一点,使其并不能直接反映其来自哪一个模态,如图所示。 它基于极大-极小的对抗机制,其中包含两个算法模块,其一是模态分类器,用来区分目标的模态,另一是特征生成器,用来生成能够适应不同模态的特征表达,以迷惑模态分类器。通...
蜜小度和蜜小智两大虚拟IP爆火的背后,依托的是蜜度midu.com自主研发的跨模态检索引擎MiduCMR。作为蜜度在人工智能领域的前沿应用成果,跨模态检索引擎MiduCMR打破了单模态信息检索壁垒,实现多平台文本、图片、音视频信息之间的一键检索、分析与应用。 展会现场,观众通过录入一句简短的描述性话语,“AI小画家——蜜小度”...
打造多元智能检索应用场景 政府部门 企业机构 教育行业 医疗行业 政府部门 弥补视频平台信息洞察的不足,扩展信息覆盖范围,有效提升风险防范能力 全网信息快速定位 视频各维度细节对比 实时跟进重点媒体内容 定制报告 企业机构 辅助企业宣传策略转型升级,提升相关信息监测能力,助力企业美好形象传播 ...