讲这个topic之前，我们先来说一个例子，这是我好几年前刚开始学python的时候,一个很nice的老外给我讲的例子，很有意思:x=99def func1():global xx=88def func2():global xx=77大家觉得x最后的是值到底是多少:88还是77，先思考一下，最后我来揭晓谜底python的变量跟其他语言一样，分为全局变量和局部变量，这个概念比较好理解，我们来看看pyt
faiss是为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架，一下是官网提供的demo# 1. 首先构建训练数据和测试数据
import numpy as np
d = 64 # dimension
nb = 100000 # database size
nq = 10000 # nb of queries
np.random.seed(1024) # make reproduciable
xb
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2023-12-13 01:40:37
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# Python与Elasticsearch向量搜索：新手指南
## 1. 引言
在处理大数据和复杂查询时，Elasticsearch是一个强大的工具。而向量搜索则是处理文本、图像和其他高维数据非常有效的方法。本文将逐步教会你如何在Python中使用Elasticsearch进行向量搜索。
## 2. 整个流程
下面的表格展示了执行Python与Elasticsearch向量搜索的整体流程
Numpy是一个Python的科学计算库。它提供了高性能多位计算对象，并且对其提供了大量对象。如果你对Matlab比较熟悉，那么这个文档对你是有帮助的。向量一个numpy向量是一系列相同类型的并且被一切非负的整数索引。维数就是向量的排名，一个向量的形式就是一个整数的元组在每一维数上给予一个大小。 我们可以从python的lists中初始化numpy向量，并且用方括号来访问对象：import nu
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2023-10-01 16:23:50
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在本节中，你将了解另一种机器学习搜索方法，该方法利用 Elastic Learned Sparse EncodeR 模型或 ELSER，这是一种由 Elastic 训练来执行语义搜索的自然语言处理模型。这是继之前的文章 “Elasticsearch：Search tutorial - 使用 Python 进行搜索 （三）” 的续篇。ELSER 模型在上一章中，您了解了如何使用由机器学习模型生成的嵌
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2024-08-06 21:19:53
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Elastic Stack 机器学习功能可以生成嵌入（embeddings），你可以使用它在非结构化文本中搜索或比较不同的文本片段。传统上，我们在搜索文本的时候，更加倾向于把文字进行分词，然后再对 token 进行比对：在上面，我们在文字中完全或部分匹配分词后的 token，从而完成我们的文字搜索。随着机器学习的出现，我们甚至可以直接在文字中直接使用 “问-答” 这样的方式进行搜索，比如：在这种情
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2024-04-17 13:09:55
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作者：侯宇，业务架构师，Milvus 社区用户在深度学习的浪潮下，无论是文本、语音、图像、时间序列还是消费者特征，都可以用一组形如 [0.6, 0.3, 0.7,......0.19] 的实数来表征。这一组实数被称为特征向量。那什么是向量检索呢[1]？向量检索就是在一个给定向量数据集合中，检索出与查询向量最相近的 Topk 个向量。 | 常见应用场景图片、视频、语音、文本等非结构化数据可
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2023-12-23 22:58:32
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IVF-PQ 基于量化的向量检索算法IVF-PQ 基于量化的向量检索算法 文章目录IVF-PQ 基于量化的向量检索算法一、PQ是什么？Faiss是什么Produce Quantizer（乘积量化）Clustering：AssignPQ-search：二、IVF-PQ是什么？总结 hnsw、kd树等检索算法对底库中数据进行检索。kd树不适合维度高的数据，哈希（LSH）使用中小数据集，目前比较通用的
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2024-10-14 07:43:53
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Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene 基础之上。 Lucene 可能是目前存在的，不论开源还是私有的，拥有最先进，高性能和全功能搜索引擎功能的库。但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了利用它，你需要编写 Java 程序，并在你的 java 程序里面直接集成 Lucene 包。 更坏的情况是，你需要对信息检索有一定程度的理解才能明白
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2024-04-21 16:04:42
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# 使用Python实现稠密向量聚类
欢迎来到Python稠密向量聚类的世界！在这篇文章中，我们将从零开始学习如何进行稠密向量的聚类。一开始，我们会看一下整个工作的流程，接着详细介绍每一步所需的代码。在此过程中，我将使用一些图表和注释来帮助你理解每一部分。
## 工作流程概述
在进行稠密向量聚类时，我们通常会遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
ElasticSearch 7.0 新特性之 Dense Vector & Sparse Vector在ElasticSearch 8.0中已经不支持Sparse Vector。dense_vector数据类型用来存储浮点数的密集向量，密集向量数据类型可以用在以下两种场景下：1、用在script_score查询：为匹配筛选器的文档打分2、用在kNN search API：查找与入参的向量
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2024-07-29 17:52:04
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几款多模态向量检索引擎：Faiss、milvus、Proxima、vearch、Jina等对比随着人工智能技术的不断发展，多模态向量检索引擎在各个领域的应用越来越广泛。本文将介绍几款常用的多模态向量检索引擎，包括Faiss、milvus、Proxima、vearch和Jina，并对它们的特点、优劣和使用场景进行对比分析。首先，Faiss是一种快速高效的向量检索引擎，它在处理大规模数据集时表现出色。
一、前言一旦文档变成这种稠密向量形式，那如何从海量文本中快速查找出相似的Top N 文本呢? 这就不得不提到一个海量数据相似查找算法——Annoy算法。二、算法原理2.1 建立索引Annoy的目标是建立一个数据结构，使得查询一个点的最近邻点的时间复杂度是次线性。Annoy 通过建立一个二叉树来使得每个点查找时间复杂度是O(log n)。 看下面这个图，随机选择两个点，以这两个节点为初始中心节点，执
对于数轴上的一个点集，如果说在集合中任意两点之间都能够找到该集合中的另一个点，我们就说该点集处处稠密。例如，全体有理数集合就是稠密的，任意接近的两个有理数之间都存在其它的有理数（比如它们的算术平均值）。这样看来，两个处处稠密的点集似乎是不能共存的，但实际情况并非如此。我们将会看到越来越牛B的例子，它们将让我们对稠密性有一个全新的认识。 &n
在 eCommerce 里的应用中，我们可以对图像来进行搜索从而达到更好的应用体验。如果你之前阅读过我的文章 “Elasticsearch：如何使用 Elasticsearch 和 Python 构建面部识别系统”，可能对这个并不陌生。我们可以通过对图片的处理，把它变成向量，然后我们再进行向量搜索，从而达到搜索的目的。在今天的 demo 中，我们来展示如何使用 Elasticsearch 来搜素图
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2024-03-16 22:38:04
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这篇文章有点深度，可能需要一些Lucene或者全文检索的背景。由于我也很久没有看过Lucene了，有些地方理解的不对还请多多指正。 关于Term Vectors额，对于这个专业词汇，暂且就叫做词条向量吧，因为实在想不出什么标准的翻译。说的土一点，也可以理解为关于词的一些统计信息。再说的通俗点，如果想进行全文检索，即从一个词搜索与它相关的文档，总得有个什么记录的信息吧！这就是Term Vectors
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2024-08-29 19:55:50
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向量搜索在最新的 Elasticsearch 的发布版中有很多新的提高。在我之前的文章：Elasticsearch：使用向量搜索来查询及比较文字 - NLP text embeddingElasticsearch：使用向量搜索来搜索图片及文字有详细的应用案例介绍。究其本质它使用了向量搜索。它首先把我们想要搜索的字段进行向量化，然后在搜索时再对搜索的词也进行向量化。通过对向量的搜索，我们可以找出最匹
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2024-04-26 14:55:22
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摘要近年来，随着深度学习在图像、自然语言处理等领域的蓬勃发展，越来越多的工业界搜索和推荐系统将大规模深度学习应用到真实的业务中。一般来说业务的搜索系统由多阶段（召回-粗排-精排-重排等）组成，而召回决定了搜索性能的上限。区别于网页搜索，电商搜索的召回除需要满足用户基本的搜索相关性需求外，还需要尽可能展现给用户对特点品牌、风格、价格等的个性化商品。然而传统的基于倒排索引的召回机制难以将用户个性化行为
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2024-05-28 19:52:11
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随着深度学习的不断丰富发展，基于Embedding的向量召回引擎的使用场景越来越丰富，本文简要介绍一下，向量召回算法的基本分类以及现在流行的实现方式。 通常来说，面向向量的相似性检索的方法分为精确检索和近似检索两类。 精确检索
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2024-07-25 15:23:58
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稀疏矩阵的压缩方法主要有：1：三元组顺序表 （行下标，列下标，值） 2：行逻辑链接的顺序表。 3：十字链表。什么是稀疏矩阵： 在矩阵中，我们常见的都是稠密矩阵，即非0元素数目占大多数时；若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵。与之相区别的是，如果非零元素的分布存在规律（如上三角矩阵、下三角矩阵、对角矩阵），则称该矩阵为特殊矩阵。下图1为一个稀疏
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2024-04-08 10:51:10
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