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
在数据流系统中,背压是什么?
数据流系统中的反压(Backpressure)是指一种帮助管理生产者和消费者之间数据流动的机制。当数据生产的速度超过消费者能够处理的速度时,反压会向生产者发出信号,要求其减缓或暂停数据流。这在防止系统过载和确保消费者有足够的处理时间来处理接
Read Now
多模态人工智能可以使用哪些类型的数据?
多模态人工智能是指能够同时处理和分析多种类型数据输入(如文本、图像、音频和视频)系统。相比之下,单模态人工智能系统一次只关注一种特定类型的输入。例如,专为文本处理设计的单模态人工智能可以分析句子并理解语境,但无法解释图像或声音。而多模态人工
Read Now
为什么预训练对大型语言模型(LLMs)很重要?
一些创新正在提高LLM效率,专注于减少计算和内存需求,同时保持性能。诸如专家混合 (MoE) 之类的稀疏技术使模型能够针对每个输入仅激活其参数的子集,从而大大减少了资源使用。同样,修剪删除了不太重要的参数,简化了模型操作。 量化降低了数值
Read Now

AI Assistant