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
在视觉语言模型中,视觉与语言的对齐面临哪些挑战?
“在视觉-语言模型(VLMs)中对齐视觉和语言存在诸多挑战。首先,视觉数据和文本数据之间固有的差异可能导致理解上的鸿沟。图像通过像素和空间关系传递信息,而文本则利用语言结构和上下文来表达含义。例如,一幅图像可能展示了一个复杂的场景,包含多个
Read Now
多模态人工智能如何帮助实时数据处理?
“多模态人工智能通过同时整合和分析来自多个来源的数据,可以显著提高实时数据处理能力。这种能力使系统能够更有效地解读和响应各种类型的信息——如文本、图像、音频和传感器数据。例如,在一辆自动驾驶汽车中,来自摄像头、雷达和超声波传感器的数据可以一
Read Now
隐式反馈下的矩阵分解是什么?
推荐系统使用几个常见的指标来评估它们的性能,这些指标有助于确定它们在预测用户偏好方面的表现。这些指标通常分为两大类: 准确性和排名。准确性指标关注系统预测用户偏好的正确程度,而排名指标则衡量推荐在相关性方面的组织程度。了解这些指标对于开发人
Read Now