Milvus教程7 metric type 我们创建collection和index时,可以指定metric_type值。 client.create_collection( collection_name="quick_setup", dimension=5, metric_type="IP" ) 它表示的是一种计算向量相似度的方法。包括:IP,L2,COSINE,JACCARD,HAMMING,Structural Similarity等。 欧几里得距离(L2) 本质上,欧几里得距离...
COSINE:余弦相似度,与内积相同,适用于测量向量间的夹角。 示例: searchParams.put("metric_type", "L2"); radius 类型:float 描述:设置搜索操作的最小相似度阈值。当 metric_type 设置为 L2 时,此值应大于 range_filter;否则,应小于 range_filter。 示例: searchParams.put("radius", 0.5f); range_filter ...
“metric_type”属性采用默认的COSINE度量类型。 主键字段“id”设定为整型,其值不会自动递增。 引入了额外的“$meta”字段,以键值对形式存储那些在Schema中未定义的字段数据。 步骤三:插入数据 Collection创建完毕后,系统会自动将其及其对应的索引加载至内存中,您可以使用如下代码向该集合中插入测试数据。
1.2.3 Cosine metrics Cosine 距离在大模型领域有着广泛的应用,尤其是在大模型领域,Cosine Metrics 几乎是衡量向量近似度的事实标准。Milvus 2.3.0 版本原生支持了 Cosine 距离,用户不再需要通过向量归一化计算 IP metrics 来使用 cosine 距离。 1.2.4 查询返回原始向量 出于查询性能的考虑,之前的版本中 Milvus 不...
.metricType(IndexParam.MetricType.COSINE) .indexType(IndexParam.IndexType.AUTOINDEX) .build(); } 该方法使用IndexParamBuilder类来设置Milvus DB 中索引所支持的各项属性。此外, IndexPram对象的COSINE度量类型属性对于计算向量之间的相似度得分非常重要。与关系型数据库一样,索引有助于提升 Milvus Vector DB 中...
metric_type="COSINE", # Can be L2, COSINE, etc. index_type="FLAT", # FLAT ensures exact search, ideal for small datasets ) # Create the index for the collection milvus_client.create_index(collection_name, index_params) print(f"Index created successfully for collection: {collection_name}"...
metric_type="L2", # 设置度量类型,例如L2。 index_type="IVF_PQ", # 设置索引类型,例如IVF_PQ。 index_name="vector_index" # 根据实际情况设置索引名称。 ) # 创建索引。 client.create_index( collection_name="<yourCollectionname>", index_params=index_params ) 查看索引 res = client.describe_...
Cosine 距离在大模型领域有着广泛的应用,尤其是在大模型领域,Cosine Metrics 几乎是衡量向量近似度的事实标准。Milvus 2.3.0 版本原生支持了 Cosine 距离,用户不再需要通过向量归一化计算 IP metrics 来使用 cosine 距离。 1.2.4 查询返回原始向量 出于查询性能的考虑,之前的版本中 Milvus 不支持返回原始向量,此版本...
由于不同 metric type 对应的 radius 合法值范围不同,Milvus 不会检查 radius 的合法性,而是只检查 radius 和 range_filter 的相对合法性: 对于L2/Hamming/Jaccard,range_filter < radius 对于IP/Cosine,range_filter > radius 05.总结 Milvus 的 Range Search 功能不仅限于推荐引擎,还可以广泛应用在内容匹配、异...
对于用户而言,相较于 1.x 版本,Knowhere 2.x 版本提供了更规范的接口以及更丰富的功能,例如支持 GPU 索引、Cosine 相似性类型、ScaNN 索引和 ARM 架构等。对于开发者来说,升级后的 Knowhere 可以更方便地增加新的索引算法,利于后期维护。 接下来我将详细为大家介绍 Knowhere 2.x 的新功能、优化及设计理念。