什么是hnsw怎么用
HNSW是一种近似最近邻搜索(Approximate Nearest Neighbor Search)算法,它通过在高维空间中构建图来加速最近邻搜索。HNSW算法在搜索效率和检索精度之间取得了较好的平衡。
要使用HNSW,您可以按照以下步骤进行:
- 定义您要搜索的数据集。
- 创建一个HNSW索引结构,将数据加载到这个索引中。
- 使用HNSW索引执行查询来寻找最近邻。您可以指定要搜索的最近邻数量,并获得结果。
通常,您可以使用开源库或框架来实现HNSW算法,如NMSLIB(Non-Metric Space Library)或Faiss等。这些库通常提供了 HNSW 的实现和相应的接口,使得在实际应用中使用 HNSW 变得更加方便。您可以查阅相应的文档或示例代码以了解如何在特定环境下使用 HNSW。
技术干货
什么是BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)?
BERT,即Bidirectional Encoder Representations from Transformers,自2018年由谷歌发布以来,极大地改变了自然语言处理(NLP)的格局。
2024-11-19技术干货
使用Milvus和Llama-agents构建更强大的Agent系统
本文将探讨如何使用 llama-agents 和 Milvus 构建 Agent 系统。通过将 LLM 的强大功能与 Milvus 的向量相似性搜索能力相结合,我们可以创建智能且高效、可扩展的复杂 Agent 系统。
2024-11-19技术干货
使用 Neo4j 和 Milvus 搭建 GraphRAG Agent
本文详细介绍了如何使用 Neo4j 图数据库和 Milvus 向量数据库搭建 GraphRAG Agent。这个 Agent 通过结合图数据库和向量搜索的强大功能,能够提供准确且与用户查询十分相关的答案。在本文示例中,我们将使用 LangGraph、Llama 3.1 8B 配合 Ollama 和 GPT-4o。
2024-11-15