2.向量检索(Vector Search)的核心原理 向量检索(Vector Search)的核心原理是通过将文本或数据表示为高维向量,并在查询时根据向量的相似度进行搜索。在你的代码中,向量检索过程涉及以下几步: 匹配的原理: 检索的核心是将文本或数据转换成向量,在高维向量空间中...
//创建一个Redis连接staticConnectionMultiplexer mux = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost");//获取一个Redis数据库staticIDatabase db =mux.GetDatabase();//创建一个RediSearch客户端staticSearchCommands ft =newSearchCommands(db,null); 在进行向量搜索之前,首先需要定义并创建索引,并指定相似性算法。 public...
向量检索有两类方法 :存在最近邻检索(Nearest Neighbor Search,NN)和近似最近邻检索(Approximate Nearest Neighbor Search, ANN) NN 主要是说对结果进行穷举 ,计算结果也是最为精确。当然也有相关优化例如KD-Tree 但是对于超大量计算还是有些力不从心 ANN 主要是对结果的一个近似值估计,ANN则是在可接受的精度条件下...
RediSearch是一个源代码可用的Redis模块,可以对Redis进行查询、二次索引和全文搜索。这些功能在文本查询的基础上实现了多字段查询、聚合、精确短语匹配、数字过滤、地理过滤和向量相似性语义搜索。 主要特性: 多字段联合检索 高性能增量索引 提前指定文档可排序字段(由用户在索引时手动提供) ...
4. 实现向量搜索 API 接下来,我们需要实现一个简单的向量搜索 API,这里我们用 Flask 来构建它: fromflaskimportFlask,request,jsonify app=Flask(__name__)@app.route('/search',methods=['POST'])defsearch():data=request.json query_vector=data['vector']# 在这里进行简单的向量比较(实际用法需结合距离计...
支持向量存储与KNN检索(重磅) 核心概念 数据模型与索引 在RedisSearch中,数据模型指的是用于构建索引的数据结构和格式。RedisSearch支持使用JSON数据类型进行索引,因此可以将数据模型定义为JSON文档的结构和格式。 在创建索引之前,需要定义一个数据模型,指定索引中包含的字段和每个字段的类型。例如,以下是一个简单的数据...
这部分的代码开源在了 GitHub 的soulteary/simple-image-search-engine/steps/1.how-to-embeddings[17],有需要可以自取,注释都写的比较详尽啦,就不赘述啦。 获取一万张图片的有序列表 目录中的图片,虽然有序号,但是倘若直接用程序读取图片列表,我们很难保障获取的图片顺序。而有序的存储图片,有利于后续继续拓展这个...
RediSearch 内部使用压缩的倒排索引,所以可以已较低的内存占用来实现索引的快速构建。 目前RediSearch 最新版支持的查询功能也比较丰富了,除了基本的文本分词还支持聚合统计、停用词、同义词、拼写检查、结果排序、标签查询、向量相似度查询以及中文分词等。
向量数据库(vector database)是一种以向量或数据点的数学表示形式存储数据的数据库类型。受益于自然语言处理和计算机视觉方面的进展,人工智能和机器学习使这种将非结构化数据转化为数字表示(向量)的方式成为可能,其能捕捉到数据的意义和背景。 向量相似性搜索(Vector Similarity Search,VSS),简称VSS,它是向量数据库的一...
RediSearch 内部使用压缩的倒排索引,所以可以已较低的内存占用来实现索引的快速构建。 目前RediSearch 最新版支持的查询功能也比较丰富了,除了基本的文本分词还支持聚合统计、停用词、同义词、拼写检查、结果排序、标签查询、向量相似度查询以及中文分词等。