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
数据是如何存储以进行分析的?
用于分析目的的数据存储涉及以便于分析和报告的方式组织和维护数据。通常,数据存储在数据库或数据仓库中,以便于访问和处理。数据库,如MySQL或PostgreSQL,适用于需要事务完整性的结构化数据,而数据仓库,例如亚马逊的Redshift或谷
Read Now
什么是异步联邦学习?
“异步联邦学习是一种机器学习方法,允许多个设备或节点在不需要同步其更新的情况下共同贡献于一个共享模型。在传统的联邦学习中,设备同时将其模型更新发送到中央服务器,这可能导致延迟或低效率,尤其在一些设备比其他设备更慢的情况下。通过异步联邦学习,
Read Now
SSL可以在强化学习中用于评估目的吗?
“是的,SSL(半监督学习)确实可以在强化学习中用于评估目的。在强化学习(RL)中,智能体通过与环境互动并接受反馈(通常以奖励的形式)来学习。然而,在某些情况下,获取反馈可能会昂贵或耗时,特别是在复杂环境中。这时,半监督学习可以发挥重要作用
Read Now

AI Assistant