向量搜索如何支持多媒体搜索?

向量搜索如何支持多媒体搜索?

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。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

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
知识图谱中的概念图是什么?
知识图中基于本体的数据访问是指允许用户使用本体检索和操作数据的框架,本体是知识的结构化表示。本体定义了域内的概念及其关系,作为数据组织的指南。在知识图的上下文中,本体通过建立通用词汇表来帮助解释数据,从而促进跨不同来源的更好的查询和数据集成
Read Now
时间序列分析中的自相关是什么?
ARIMA模型有几个局限性,首先是假设数据中的线性关系。他们努力捕捉现实世界数据集中常见的复杂非线性模式,例如受市场情绪影响的股票价格或受不可预测事件影响的需求。ARIMA对于具有明显线性趋势和季节性的数据集最有效。另一个限制是对平稳性的要
Read Now
推荐系统中的显式反馈是什么?
矩阵分解技术是用于将矩阵分解为两个或更多个更简单的矩阵的数学方法。这些技术在诸如为推荐系统提供动力的协同过滤之类的应用中特别有用。矩阵分解技术的主要类型包括奇异值分解 (SVD),非负矩阵分解 (NMF) 和交替最小二乘 (ALS)。每种技
Read Now