我自己的原文 Vector Databases: A Traditional Database Developer's Perspective作为一名具有机器学习平台经验的传统数据库开发者(源自我在 Shopee 的工作经历),我最近一直在探索向量数据库,特别是 Pine…
向量数据库 (Vector Database) 是一种专门用于存储和处理向量数据的数据库。向量是一种由数字组成的数组,通常用于表示文本、图像、音频等数据的特征。向量数据库可以快速地搜索和分析向量数据,从而实现相似性搜索、聚类、分类等任务。 向量数据库通常使用基于向量相似性搜索的算法,如 K-近邻搜索、欧几里得距离等。这些...
Vector Database + Vector search二是通过 Vector search 的方法,把最新的私域知识存在向量数据库中,需要时在向量数据库中做基于语义的向量检索,这两种方法都可以为大模型提供更加精准的答案。但是从成本方面来看,行业人士指出,向量数据库的成本仅为 Fine-tuning 的千分之一。
创建一个空的 VectorDatabaseObject: In[2]:= Out[2]= 创建一个具有特定名称的数据库,并用向量列表初始化: In[1]:= Out[1]= 按相似度搜索数据库: In[2]:= Out[2]= 范围(5) 数据源(3) 创建一个空的向量数据库: In[1]:= Out[1]= 创建具有特定名称的数据库: In[1]:= Out[1]= ...
向量数据库是一种以数学向量形式存储数据集合的数据库。向量由一组有序数值组成，表示在多维空间中的位置或方向，可以用于表示复杂对象如单词、图像、视频和音频。在机器学习中，向量用于生成高维度数据，对提升任务如搜索、推荐和内容生成至关重要。向量数据库的兴起主要由大模型 embedding 的应用驱动。
向量化是将不可比较数据转换为向量，利用向量距离关系实现检索功能。通过深度学习模型实现向量化，将不同尺寸、内容的图片或不同长度文本映射到同一向量空间内，相邻向量表示相近语义。向量化主要由模型实现，数据库负责向量存储、更新与版本管理。向量相似度检索是机器学习和模式识别的一个子领域，包括最近邻搜索...
这就是 Vector Data Base (VectorDB, 向量数据库),它就像一个超级大脑,帮助你解决这些问题! Vector DB 的用途远不止于此,它还能够帮助像 ChatGPT 这样的智能系统,从海量的数据中快速检索出最合适的答案,提高它们的准确性和效率。在当前大家普遍面临算力不足,难以对大语言模型进行微调的情况下,为大语言模型配备一...
我们将看到屏幕显示“Vector Database Benchmark”页面。此页面显示当前月份已经进行的测试结果。从这个页面,可以跳转至“QPS with Pricing”页面,按云服务的定价排序查看结果。这些测试已经涵盖不同规模的数据集进行了全面的测试。 要执行自己的测试,可以转到“Run Your Test”页面进行设置。
向量数据库(Vector Database)可高效存储和处理非结构化的数据,如文档、图片、视频、音频和纯文本等。在信息完整的情况下,通过向量的嵌入函数来精准描写这些非结构化的数据的特征,从而实现向量搜索、查询、删除、修改、元数据过滤等功能。向量数据库的核心是将文本、图片、音频等非结构化的信息转换成向量的形式存储在数...