SPTAG工作原理简述 对于搜索算法有了解的同学可能都会了解,搜索算法中一般有索引(index)和查寻(search)两个重要部分组成。SPTAG的索引(index)算法是基于kd-tree的。 kd-tree听起来很高大上,其实他在于一维空间上的情况就是”平衡二叉树“,在高维空间上kd-tree会用第k维的大小来决定一个元素应该插入左子树还是右子树...
通过结合 KD-Tree 和 Graph 索引类型,SPTAG 不仅保证了搜索速度,还提高了结果的准确性。此外,SPTAG 的动态更新索引功能允许平台在不影响现有服务的情况下添加新数据或删除旧数据,这对于需要频繁更新数据集的应用来说至关重要。实施后,该平台的用户活跃度提升了 10%,广告点击率增加了 8%,证明了 SPTAG 在实际应用中...
最近邻搜索算法SPTAG的安装及使用 SPTAG (Space Partition Tree And Graph)是分布式近似最近邻域搜索(ANN)库,为大规模矢量搜索场景提供高质量矢量索引构建,搜索和分布式在线服务工具包。 该库假定样本表示为向量,并且可以通过 L2 距离或余弦距离来比较向量。为查询向量返回的向量是与查询向量具有最小 L2 距离或余弦距离...
微软Bing团队的项目经理Jeffrey Zhu表示,“Bing每天处理数十亿个文档,现在的想法是我们可以将这些条目表示为向量,并搜索这个1000亿以上向量的巨大索引,以便在5毫秒内找到最相关的结果,”Jeffrey Zhu,程序说。微软Bing团队的经理。 想象一下:1500亿张名片将从这里延伸到月球。在眨眼之间,Bing使用SPTAG进行的搜索可以在该...
SPTAG是微软开发的一款近似最近邻搜索( approximate nearest neighbor search)的库,可以用它来做dense vector的索引。 最常见的就是图像搜索这样的应用,当然文本检索做语义匹配也可以用到。 Docker 环境安装 因为SPTAG目前不支持mac版本,所以安装在docker里面就好了。我试了一下官方的dockerfile写的有点儿问题,我没运行...
SPTAG (Space Partition Tree And Graph)是分布式近似最近邻域搜索(ANN)库,为大规模矢量搜索场景提供高质量矢量索引构建、搜索和分布式在线服务工具包。利用 SPTAG 算法作为开源 Python 库的核心,Bing 能够在几毫秒内搜索数十亿条信息。 当然,矢量搜索本身并不是一个新想法,微软所做的是将这一概念应用于深度学习模型...
然后使用新的SPTAG库生成向量索引。随着查询的进入,深度学习模型将该文本或图像转换为向量,并且库在该索引中找到最相关的向量。 微软表示,“通过Bing搜索,矢量化工作已经扩展到搜索引擎索引的超过1500亿条数据,从而带来了对传统关键字匹配的改进。” “这些包括单个单词,字符,网页摘要,完整查询和其他媒体。一旦用户搜索...
对于搜索算法有了解的同学可能都会了解,搜索算法中一般有索引(index)和查寻(search)两个重要部分组成。SPTAG的索引(index)算法是基于kd-tree的。 kd-tree听起来很高大上,其实他在于一维空间上的情况就是”平衡二叉树“,在高维空间上kd-tree会用第k维的大小来决定一个元素应该插入左子树还是右子树,同时为保持tree的...
矢量搜索本身并不新鲜,但微软的独特之处是将该概念应用到深度学习模型。他们首先用预训练的模型将数据编码到矢量,每个矢量代表一个字或像素。使用 SPTAG 库它会生成一个向量索引。当查询进入,深度学习模型将文字或图像翻译为向量,然后库在其索引中寻找最相关的向量。
他们也可能会输入一个问题并期待一个实际的答复,而不是一个可能答案的页面列表。SPTAG(SpacePartitionTreeAndGraph)是分布式近似最近邻域搜索(ANN)库,为大规模矢量搜索场景提供高质量矢量索引构建、搜索和分布式在线服务工具包。利用SPTAG算法作为开源Python 库的核心,Bing能够在几毫秒内搜索数十亿条信息。 当然,矢量...