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
你如何实时处理大数据?
实时处理大数据需要结合合适的工具、架构和方法论,以高效地处理数据流入。关键组件通常涉及流处理框架、数据摄取系统和强大的数据存储解决方案。像Apache Kafka、Apache Flink或Apache Spark Streaming这样的
Read Now
什么是反向图像搜索?
"反向图像搜索是一种允许用户通过上传特定图像或提供网址来查找与该图像相关信息的过程,而不是输入文本。与传统搜索不同,传统搜索是通过输入关键词来查找相关内容,反向图像搜索则侧重于视觉内容本身。该工具分析图像并识别相似图像或包含该图像的相关网页
Read Now
零样本学习在人工智能中的一些应用是什么?
零射学习 (ZSL) 模型使用几个常见的基准进行评估,这些基准有助于衡量其有效性和性能。这些基准通常涉及要求模型识别在训练期间未见过的类的任务。使用的常见数据集包括具有属性的动物 (AwA),Caltech-UCSD鸟类 (CUB) 和Pa
Read Now

AI Assistant