有哪些支持后过滤的向量数据库

有哪些支持后过滤的向量数据库

一些支持后过滤的向量数据库包括:

  1. Milvus:开源向量数据库,支持近似最近邻(ANN)搜索,可以在查询时应用后过滤技术。

  2. FAISS:Facebook AI Research 开发的库,专门用于高效计算相似性搜索,支持ANN搜索和后过滤。

  3. Annoy:也是一个用于近似最近邻搜索的库,可以用于加速大规模数据的相似性搜索。

  4. Hnswlib:一个基于层次navigable small world图( HNSW) 的库,用于快速搜索高维空间中的向量,并支持后过滤功能。

这些向量数据库都旨在提供高效的向量检索功能,同时支持后过滤技术,帮助用户更快地获取精确的检索结果。

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
怎么做人脸识别怎么用-1
要实现人脸识别,通常可以使用机器学习和深度学习技术。以下是一般步骤和方法: 1. 数据收集:首先需要收集大量的人脸图像数据集,包括多个人不同角度和表情的照片。 2. 数据预处理:对收集的数据进行预处理,包括裁剪、大小标准化等操作
Read Now
人脸识别重复识别怎么用
人脸识别重复识别通常用于提高识别准确率,避免误识别。在人脸识别系统中,重复识别一般需要以下几个步骤: 1. 首先,系统会对人脸进行采集或录入,获取人脸特征信息。 2. 当有新的人脸输入时,系统会首先进行初步识别,并匹配数据库中已有的人脸信
Read Now
分子式搜索如何部署-1
要在分子式搜索中部署分子式的搜索功能,您可以遵循以下步骤: 1. **设计数据库模式**:首先,您需要设计数据库模式,以存储分子式信息。可以包括一个表来存储分子式及相关信息,如名称、结构、性质等。 2. **开发搜索功能**:接
Read Now