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
可解释的人工智能技术如何处理复杂模型?
可解释AI (XAI) 是指允许人工智能系统的输出被人类理解和解释的方法和过程。XAI的道德含义非常重要,因为它们直接影响AI应用程序中的信任,问责制和公平性。通过对人工智能如何做出决策提供明确的解释,利益相关者可以更好地评估这些系统是否以
Read Now
AI 代理是如何平衡探索与利用的?
“AI代理通过使用能够收集新信息的策略,同时充分利用已有知识,来平衡探索与利用。探索涉及尝试不同的行动以发现其潜在奖励,而利用则关注利用已知能产生最佳结果的行动,基于现有数据做出决策。挑战在于何时探索新选项,何时坚持已知的成功行动,这可以通
Read Now
什么是层次时间序列预测?
强化学习 (RL) 是一种机器学习范例,其中代理通过与环境交互来学习做出决策。它的目标是通过从其行动的后果中学习,随着时间的推移最大化累积奖励。代理人根据其行为以奖励或惩罚的形式收到反馈,并相应地调整其行为。随着时间的推移,通过反复试验,代
Read Now

AI Assistant