什么是向量数据库 embedding是什么意思
向量数据库是一种数据库系统,它使用向量空间模型来存储和处理数据。向量数据库允许存储和检索向量数据,并支持向量之间的相似性搜索和匹配。
在向量数据库中,每条记录都被表示为一个向量,向量之间的距离或相似度可以用来度量它们之间的关联程度。通过使用向量数据库,可以更高效地处理具有向量形式数据的应用场景,比如自然语言处理、推荐系统和图像识别等。
而“embedding”是指把数据映射到一个低维的向量空间中,同时保留原始数据的语义信息。在机器学习和深度学习中,embedding经常用于将高维数据转换为低维表示,以便更好地进行数据分析和模式识别。在向量数据库中,embedding也可以用来对数据进行降维处理,从而提高数据存储和检索的效率。
技术干货
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技术干货
如何在大语言模型 Serving 阶段高效管理内存:分页注意力机制
在 Serving 阶段实现有效的内存管理至关重要。一个可行的解决方案是通过 PagedAttention 算法。本文将重点探讨这种解决方案。
2024-11-15技术干货
手把手教程:如何使用 Milvus Backup 备份工具
Milvus Backup 是一个用于备份和恢复 Milvus 数据的工具。它同时提供 CLI 和 API ,以适应不同的应用场景。本教程将手把手带您使用 Milvus Backup ,帮助您学会如何处理您的备份需求。
2024-11-15