以图搜索如何部署
部署项目可以是一个复杂的过程，一般来说，部署的步骤可以包括以下几个方面：
规划部署环境：确定部署的目标环境，包括硬件、操作系统、网络配置等。
安装必要软件：根据项目需求安装必要的软件，比如Web服务器、数据库、应用程序等。
配置软件：对安装的软件进行必要的配置，确保其能够正常运行并满足项目需求。
传输项目文件：将项目文件从开发环境传输到部署环境，确保项目文件完整。
设置数据库：如果项目需要数据库支持，需要创建数据库，并导入数据。
运行项目：启动项目并进行调试，确保项目在部署环境中正常运行。
监控和维护：监控部署环境的运行状态，及时处理问题并进行必要的维护工作。
对于不同的项目和环境，具体的部署步骤可能会有所差异，可以根据具体情况调整部署流程。您可以查阅项目的官方文档或者向开发团队寻求帮助以获取更具体的部署指导。
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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
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SentenceTransformers×Milvus:如何进行向量相似性搜索
文本将使用 SentenceTransformers 将非结构化数据转换为 Embedding 向量。SentenceTransformers 是一个能够将句子、文本和图像转换为 Embedding 向量的 Python 框架。您可以用它来编码超过100种语言的句子或文本。然后，我们就可以通过相似度类型（例如：余弦距离）来比较这些 Embedding 向量，从而找到相似含义的句子。
2024-11-19
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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