什么是向量数据库 embedding
向量数据库 embedding 是一种数据库技术,它将数据映射到一个高维空间中的向量表示,以便更有效地进行数据查询和分析。通过将数据转换为向量形式,可以利用向量之间的距离和相似度来快速检索相关数据,这在许多应用中非常有用,比如相似性搜索、推荐系统等。向量数据库 embedding 还可以帮助减少数据维度、节省存储空间,并提高检索和分析效率。
技术干货
向量数据库正在革新人工智能应用中的非结构化数据搜索
在最近的巴西非结构化数据聚会上,Zilliz的人工智能和机器学习负责人Frank Liu谈到了向量数据库是如何改变人工智能应用中非结构化数据搜索的格局的。他的见解揭示了这些数据库广泛而深远的能力。
2024-11-19技术干货
宪法人工智能:来自人工智能反馈的无害性
在本文中,我们将讨论由Anthropic团队在他们的论文“宪法人工智能:来自人工智能反馈的无害性”中提出的一种方法——宪法人工智能(CAI),它解决了上述问题。
2024-11-15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