向量数据库通过存储、索引和查询高维向量来支持向量搜索,高维向量以启用语义搜索的方式表示数据点。与存储结构化数据的传统数据库不同,矢量数据库处理文本、图像和音频等非结构化数据,并将这些数据转换为矢量嵌入。例如,可以使用嵌入模型 (如OpenAI的文本嵌入) 将文本文档转换为向量。一旦转换,这些向量被存储在数据库中。为了执行搜索,数据库使用诸如HNSW或IVF的索引技术来快速定位类似于查询向量的向量。这些索引组织向量以最小化搜索期间所需的比较次数,从而提高结果的速度和准确性。另外,向量数据库通常包括允许用户通过使用诸如余弦相似性或欧几里得距离之类的距离度量来比较向量来执行相似性搜索的api。这些系统还提供了灵活性,支持将基于矢量的搜索与传统关键字搜索相结合的混合搜索,使用户能够更好地控制结果。例如,Milvus或Zilliz Cloud允许用户在执行传统搜索的同时执行语义搜索,从而提高推荐系统或语义搜索引擎等应用程序的结果质量。
向量搜索如何支持多媒体搜索?

继续阅读
Matlab计算机视觉可以用于大规模产品吗?
是的,自动驾驶汽车有时会使用OpenCV作为其视觉软件的一部分,特别是在原型设计或更简单的任务中。OpenCV是一个开源库,提供用于图像处理、对象检测和计算机视觉算法的工具。
在生产系统中,TensorFlow或PyTorch等更专业的框
什么是神经架构搜索(NAS)?
神经网络是一类特定的机器学习 (ML) 模型,其灵感来自人类大脑的结构和功能。它们由相互连接的节点 (神经元) 层组成,这些节点通过加权连接处理输入数据。神经网络的主要优势在于它们能够自动学习特征表示,使其在图像识别,语言处理和游戏等复杂任
视觉语言模型如何实现多模态推理?
“视觉-语言模型(VLMs)通过将视觉输入与文本信息结合,实现场景多模态推理,使系统能够同时理解图像和文本的意义。这种结合对于需要理解不同模态之间上下文和关系的任务至关重要。例如,当模型处理一幅狗坐在树旁的图像时,它可以利用相关文本准确地解