向量量化在嵌入中的工作原理是什么?

向量量化在嵌入中的工作原理是什么?

主要区别在于两种方法如何解释和检索数据。关键字搜索与数据集中的精确术语或短语匹配,依赖于文字匹配。例如,搜索 “blue car” 将返回包含 “blue” 和 “car” 的文档,但可能会错过 “azure汽车” 等同义词。相比之下,矢量搜索分析语义,使其能够找到上下文相关的结果,即使缺少确切的关键字。

关键字搜索是基于规则的,适用于结构化数据或需要精确匹配的情况。但是,它与歧义,同义词或上下文细微差别作斗争。另一方面,向量搜索将数据转换为嵌入-捕获语义关系的密集向量表示。这些嵌入允许它基于含义而不是仅仅文本重叠来定位项目。例如,“购买衬衫” 和 “购买衣服” 可能会产生类似的向量表示,从而导致相关的检索。

开发人员在意义比精确匹配更重要的情况下使用矢量搜索。常见用例包括检索相似图像、问答系统和多媒体搜索引擎。关键字搜索对于传统数据库和结构化查询仍然有效,而矢量搜索在非结构化数据环境中表现出色,可提供对内容的更深入,更细微的理解。

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
嵌入(embeddings)和注意力机制(attention mechanisms)之间有什么关系?
嵌入和注意力机制是机器学习模型中两个基本组成部分,尤其是在自然语言处理(NLP)和深度学习领域。嵌入用于将离散项(例如单词或短语)转换为连续的向量表示。这些向量捕捉语义关系,这意味着具有相似含义的单词在高维空间中彼此靠近。例如,由于“国王”
Read Now
在分布式数据库中,什么是法定人数(quorum)?
在分布式数据库系统中,协调者的角色对于管理和协调数据库网络内各个节点之间的交互至关重要。实际上,协调者充当了一个中央通信点,确保数据保持一致,并有效处理跨多个位置的查询。这涉及将查询指向适当的节点,聚合结果,并保持涉及分布式系统不同部分的事
Read Now
全文搜索在电子商务中是如何使用的?
全文搜索是一种强大的工具,在电子商务中帮助客户快速有效地找到产品。它使用户能够搜索大量的产品数据,并根据关键词或短语检索结果,而不是仅仅依赖精确匹配。这种能力在在线购物环境中尤为重要,因为消费者通常使用广泛的术语或部分短语来描述他们正在寻找
Read Now

AI Assistant