向量搜索与关键词搜索相比如何?

向量搜索与关键词搜索相比如何?

K-nn (k-最近邻) 和ANN (近似最近邻) 都是在向量搜索中用于在数据集内查找相似项的方法。K-nn是一种直接的方法,其中算法在向量空间中搜索与查询向量最接近的k个数据点。它保证找到最相似的项目,但计算成本可能很高,特别是对于大型数据集,因为它涉及计算到每个数据点的距离。

另一方面,ANN旨在通过逼近最近的邻居来提高效率。它牺牲了一些速度的准确性,使其更适合实时应用程序或处理大量数据集。诸如HNSW算法之类的ANN算法使用诸如分层可导航小世界图之类的数据结构来减少搜索空间和计算成本,从而在准确性和性能之间提供平衡。

总之,k-nn对于精度至关重要的场景是理想的,而当速度和可扩展性更重要时,ANN是首选。这两种方法通过有效地在数据集中找到语义相似的项目,在增强搜索体验方面发挥着至关重要的作用。

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
人机协同在可解释人工智能中的角色是什么?
可解释人工智能(XAI)通过提供决策过程的透明度来增强人工智能系统的可信度。当开发者和用户能够理解人工智能模型预测或分类背后的推理时,他们更有可能信任其输出。例如,如果一个人工智能系统基于某些标准预测贷款批准,可解释模型可以显示收入水平和信
Read Now
联邦学习中的个性化是如何工作的?
个性化的联邦学习涉及到在保持用户数据去中心化的前提下,为每个用户量身定制机器学习模型。在这种方法中,用户的数据不会被发送到中央服务器进行训练,而是允许各个设备在本地训练一个共享模型。设备只将更新后的模型参数发送回中央服务器,后者将这些更新进
Read Now
强化学习中的离策略学习是什么?
注意力机制在强化学习 (RL) 中起着重要作用,它允许模型在做出决策时专注于输入数据的相关部分。这在具有大量信息的环境中特别有用,在这些环境中,并非所有数据对于决策都同样重要。通过整合注意力,RL代理可以优先考虑某些特征或元素,从而改善其学
Read Now

AI Assistant