向量搜索如何检索相关结果?

向量搜索如何检索相关结果?

嵌入是通过将原始非结构化数据转换为捕获语义和关系的数值向量来实现向量搜索的基础。这些向量作为一种通用语言,允许计算机理解和比较不同的信息。 您看到的演示嵌入的典型示例是使用Word2Vec来显示单词嵌入如何捕获语义关系-例如 “king”-“man” “woman” = “queen”,或者 “Marlon_Brando” 的嵌入如何在语义上接近其他演员和他的著名电影。嵌入将复杂数据转换为一种格式,其中可以使用距离度量 (如余弦相似度或欧几里得距离) 在数学上测量相似度。这种数学表示可以有效地搜索和比较非结构化数据。

该过程通常涉及使用经过训练的机器学习模型来生成这些嵌入-例如,图像的ResNet-50或文本的BERT。由此产生的向量将语义相似的项目在高维空间中放得更近,而不相似的项目最终相距更远。这种几何特性使得矢量数据库能够使用诸如近似最近邻 (ANN) 算法之类的技术来执行有效的相似性搜索。向量搜索的质量和有用性在很大程度上取决于嵌入模型如何很好地捕获数据的相关语义特征。

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
数据仓库和关系数据库之间有什么区别?
数据仓库和关系数据库在数据管理领域中 serve 目的不同,主要在设计、目的以及支持的查询类型上存在差异。关系数据库旨在在线事务处理(OLTP),侧重于高效管理和存储当前的操作数据。它允许快速的读写操作,非常适合需要实时数据输入和修改的应用
Read Now
无服务器平台如何与容器化应用程序集成?
无服务器平台通过提供一个环境,让开发者可以运行函数或服务,而无需管理底层基础设施,从而与容器化应用程序集成。在这种模型中,开发者将他们的应用打包在容器中,容器封装了所有必要的依赖和配置。无服务器平台,如 AWS Lambda 或 Googl
Read Now
隐私如何影响图像搜索应用?
隐私对图像搜索应用的影响显著,体现在用户数据的处理方式以及可以索引和展示的图像类型上。开发者必须确保遵守隐私法规,例如欧洲的《通用数据保护条例》(GDPR) 或美国的《加利福尼亚消费者隐私法》(CCPA)。这些法律规定,在收集或处理个人数据
Read Now