视频相似度检索如何操作
视频相似度检索通常涉及计算视频之间的相似度以找出它们之间的相似性或相关性。您可以通过以下步骤来操作视频相似度检索：
特征提取：首先需要从视频中提取特征信息，常用的特征包括颜色直方图、帧间差异、光流等。这些特征对视频内容进行描述。
相似度计算：对于每对视频，可以通过计算它们之间的相似度来比较它们的内容。常见的相似度计算方式包括余弦相似度、欧式距离、Jaccard相似系数等。
数据检索：根据计算得到的相似度分数，您可以使用不同的算法和技术来实现视频相似度检索。例如，您可以使用近似最近邻算法（ANN）来加速搜索过程。
结果展示：最后，您可以根据相似度计算的结果，显示出与目标视频相似的视频。这有助于用户找到他们感兴趣的相关视频内容。
请注意，视频相似度检索是一个复杂的任务，需要使用适当的算法和技术来实现。特征提取的质量和相似度计算的准确性都会影响最终的检索效果。您可以根据具体的需求和场景选择合适的方法来操作视频相似度检索。
技术干货
LLMs 诸神之战：LangChain ，以【奥德赛】之名
毫无疑问，大语言模型（LLM）掀起了新一轮的技术浪潮，成为全球各科技公司争相布局的领域。诚然，技术浪潮源起于 ChatGPT，不过要提及 LLMs 的技术发展的高潮，谷歌、微软等巨头在其中的作用不可忽视，它们早早地踏入 AI 的技术角斗场中，频频出招，势要在战斗中一争高下，摘取搜索之王的桂冠。而这场大规模的 AI 之战恰好为 LLMs 技术突破奏响了序曲。LangChain 的加入则成为此番技术演进的新高潮点，它凭借其开源特性及强大的包容性，成为 LLMs 当之无愧的【奥德赛】。
2023-5-17
技术干货
我决定给 ChatGPT 做个缓存层 >>> Hello GPTCache
我们从自己的开源项目 Milvus 和一顿没有任何目的午饭中分别获得了灵感，做出了 OSSChat、GPTCache。在这个过程中，我们也在不断接受「从 0 到 1」的考验。作为茫茫 AI 领域开发者和探索者中的一员，我很愿意与诸位分享这背后的故事、逻辑和设计思考，希望大家能避坑避雷、有所收获。
2023-4-14
技术干货
如何设计一个面向开发者全生命周期成本的全托管向量检索服务产品？
作为产品的设计者和开发者，必须始终以用户为中心，积极倾听他们的需求，并集中精力降低软件开发的全链路成本，而非过度追求极致性能或过分炫技。在这种背景下，降低开发者的综合使用成本已成为 Zilliz Cloud 和开发团队过去的主要使命。
2023-7-5