什么是搜图识图

技术干货

揭秘 Transformer 模型：Transformer 架构和底层原理的研究

本文将从基础的 encoder-decoder 架构开始介绍 Transformer 模型及其机制和能力。通过探索模型精巧的设计和计算过程，我们将揭秘为什么 Transformer 成为了现代 NLP 进步的基石。

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。

技术干货

向量数据库与图数据库

本文将全面比较向量数据库和图数据库，帮助您理解它们的根本差异、优势和理想应用。