需求：有800万的中文词向量，要查询其中任意一个词向量对应的k个与其最邻近的向量。通常情况下如果向量集比较小的话，几十万个向量（几个G这种），我们都可以用gensim的word2vec来查找，但是880万词向量有16个G，加到内存中就爆炸了，而且gensim中的查找属于暴力搜索，即全都遍历比较余弦相似度来进行查找，因此几百万量级的词向量查找起来就很慢了。这里我需要用更快速的工具来进行查找，找到了两
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2023-12-15 14:33:15
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ES 如何实现向量搜索在 ES 的使用过程中，通过设置分词器可以灵活地按照文本字面实现搜索和查询。但是在某些场景下，向量搜索非常有必要，比如 CV 方面的以图搜图和 NLP 领域的语义搜索。较新的 ES 版本支持稠密向量搜索，详情如下。相关片段设置重在强调特定的关键点，需要根据自己具体使用的工具或方式进行改动或设置。设置 mappings此处重点就是 “dense_vector” 的 type 设
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2024-01-03 12:35:24
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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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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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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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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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1. 概述不管是搜索系统还是推荐系统中，向量召回都是一个不可或缺的一个部分，担负着重要的作用。为应对大规模数据问题，通常采用多阶段的架构，分为召回，粗排，精排，重排等多个
原创
2023-06-14 21:02:35
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高维数据检索：基于近邻图的近似最近邻搜索算法实验综述导言向量检索是很多 AI 应用必不可少的基础模块。近年来，学术界和工业界提出了很多优秀的基于近邻图的ANNS 算法以及相关优化，以应对高维向量的检索问题。但是针对这些算法，目前缺乏统一的实验评估和比较分析。为了优化算法设计、进一步落地工业应用，我们完成了论文《A Comprehensive Survey and Experimental Comp
一:算法目标annoy 算法的目标是建立一个数据结构能够在较短的时间内找到任何查询点的最近点，在精度允许的条件下通过牺牲准确率来换取比暴力搜索要快的多的搜索速度。二:算法流程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
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2024-05-02 22:11:53
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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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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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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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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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# 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
# 如何实现 Redis 向量搜索 API
在现代应用程序中，向量搜索已经成为了一种重要的检索技术，特别是在处理自然语言处理（NLP）和推荐系统时。Redis 作为一个高性能的内存数据库，提供了支持向量搜索的功能。本文将指导你如何实现一个简单的 Redis 向量搜索 API。
## 整体流程
我们可以将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-17 06:09:54
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思路框架1.环境和配置要求百度接口2.具体实现步骤①获取截图②调用Baidu aip识别并打印文字③调用打包程序生成专属识别文字小程序 第一次写博客，只为分享一些学习上的心得，与大家共勉。今天给大家分享的主题是用百度的接口实现图片的文字识别。 1.环境和配置要求整体是用Python实现，所需要使用的第三方库包括aip、PIL、keyboard、pyinstaller，如未安装，可在CMD中使用p
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2024-10-17 11:50:44
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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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一、向量检索图解总结 大规模特征向量检索算法总结 (LSH PQ HNSW)：https://www.6aiq.com/article/1587522027341 「向量召回」相似检索算法——HNSW：https://mp.weixin.qq.com/s/dfdNj9CZ3Kj2UwDr9PQcVg二、原始内容2.1 基础概念2.1.1 度量方式：欧式距离，cos距离，汉明距离，jaccard相似
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2024-05-13 22:50:51
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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。
目录本讲介绍上讲回顾 mini-batch中的概念DataLoader功能代码框架分析 例子：糖尿病代码分析准备数据集 训练过程部分：整个架构本讲介绍用于加载数据的两个工具类： Dataset：构造数据集，支持索引 DataLoader：主要目标是拿出Mini-Batch，在训练时能快速使用上讲回顾从两个方面考虑：运算速度，能否利用GPU并行计算的
