怎么部署多模态搜索怎么用
部署多模态搜索通常涉及以下几个步骤：
数据准备：收集和准备多模态数据，例如图像、文本、音频或视频数据，确保数据质量和格式一致性。
特征提取：针对不同类型的模态数据进行特征提取，将数据转换为可供搜索的向量表示形式。
搜索模型选择：根据实际需求选择合适的多模态搜索模型，例如基于文本和图像的检索、基于图像和音频的检索等。
模型训练：根据准备好的多模态数据，对选择的搜索模型进行训练，以提高搜索准确性和效率。
部署服务：将训练好的多模态搜索模型部署到服务器或云端，以实现实时的多模态搜索功能。
使用多模态搜索时，一般用户会通过输入关键词、上传图片或者录入语音等方式来查询相应的结果。具体的使用方法会根据实际的多模态搜索系统而有所不同。通常会提供用户界面或者 API 接口供用户使用。
技术干货
从 CLIP 到 JinaCLIP：搜索和多模态 RAG 中的通用 文本-图像表示学习
在最近由 Zilliz 主办的非结构化数据 Meetup 上，Jina AI 的工程经理 Bo Wang 向我们介绍了模态 Gap 问题的复杂性并探讨了从 OpenAI 的 CLIP 模型到 JinaCLIP 的转变。本文将回顾他的一些主要观点，并上手搭建一个多模态相似性搜索系统。搭建这个系统的过程中，我们将使用 JinaCLIP 生成多模态 Embedding，并使用 Milvus 向量数据库存储和检索与查询向量相似的数据。
2024-11-15
技术干货
LLM-Eval：评估 LLM 对话的简化方法
在这篇文章中，我们将讨论一种名为 LLM-Eval 的方法，它用于评估 LLM 的响应质量。
2024-11-19
技术干货
如何在亚马逊EKS上部署开源Milvus向量数据库
生成性人工智能（GenAI）的兴起，特别是大型语言模型（LLMs），极大地激发了人们对向量数据库的兴趣，确立了它们在GenAI生态系统中作为重要组成部分的地位。结果，向量数据库在越来越多的用例中被采用。
2024-11-16