算法工程师应该对youtube那篇“Deep Neural Networks for YouTube Recommendations”印象深刻，文中的算法架构思想固然很有影响力，而核心的高维向量相似性搜索看上去也是相当神奇。 facebook的faiss可以说是相似向量搜索的标杆，而它背后的算法就是乘积量化。正好我也接触过一些低维空间的类似问题，所以就写来记录一下。 本篇从一维向量搜索开始，然后说
现代信息检索
王老师的现代信息索引讲的很精彩，但是三节联排的课程总让我的注意力没办法太集中。在这里记录一下知识，也但是回顾了。支持布尔查询的索引办法，在给定一个查询的情况下，可能匹配到的结果非常的多，那么对匹配结果（文档）进行评分或者相关权重分析，就显得尤为重要。一、 参数化索引和域索引 通常的文档都有额外的结构（title，author，cont
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2024-01-05 22:51:41
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常见应用场景图片、视频、语音、文本等非结构化数据可以通过人工智能技术（深度学习算法）提取特征向量，然后通过对这些特征向量的计算和检索来实现对非结构化数据的分析与检索。针对向量检索常见的应用场景有[2]：图片识别：以图搜图，通过图片检索图片。具体应用如：车辆检索和商品图片检索等。视频处理：针对视频信息的实时轨迹跟踪。自然语言处理：基于语义的文本检索和推荐，通过文本检索近似文本。声纹匹配，音频检索。
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2024-06-27 21:58:33
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摘要：通常在大厂实际项目中会使用Spark来处理大规模数据下的数据挖掘和分析相关工作。本篇从项目实战中总结常用的Spark特征处理实例，方便小伙伴们更好的使用Spark做数据挖掘相关的工作。
摘要：通常在大厂实际项目中会使用Spark来处理大规模数据下的数据挖掘和分析相关工作。本篇从项目实战中总结常用的Spark特征处理实例，方便小伙伴们更好的使用Spa
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2024-01-30 06:35:44
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1. 介绍与安装参考https://milvus.io/cn/docs/home。Milvus 是一款基于云原生架构开发的开源向量数据库，支持查询和管理由机器学习模型或神经网络生成的向量数据。Milvus 在一流的近似最近邻（ANN）搜索库（例如 Faiss、NMSLIB、Annoy）的功能基础上进行扩展，具有按需扩展、流批一体和高可用等特点。 下面介绍几种安装方式：Docker compose方
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2023-11-27 20:56:55
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Embedding 是分析非结构化数据的重要方式，当我们将图片、声音编码为向量后，这些数据依旧能够保留原始数据（图片、声音等）的详细信息。然而，我们很难直接对这些编码后的向量中的数字与原始数据建立联系，想要弄清楚向量构成的空间到底意味着什么就更是难上加难了。本篇文章，我们将以向量 Embedding 场景中最重要的应用 “以图搜图” 为例，通过使用开源工具 Feder 来剖析相似性检索场景中的向量
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2024-01-29 12:05:13
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Faiss是一个由facebook开发以用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它能够在任意大小的向量集中进行搜索。它还包含用于
原创
2022-12-18 01:34:52
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# 在Android NDK中编译向量检索库FAISS
随着数据分析与人工智能技术的发展，向量检索成为了许多应用中不可或缺的部分。FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个高效的相似性搜索库，广泛应用于大规模向量检索。在本篇文章中，我们将探讨如何在Android NDK环境中编译FAISS库，并通过代码示例帮助大家了解向量检索的基本实现。
## 什么是FAI
原创
2024-09-05 03:47:53
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数据结构分析Block与RowBatchdoris算子之间数据流的传递单位Block-Column，是在原有Tuple-RowBatch数据结构的基础上改进而来的，两者的关系大致为下图所示： 总体来看，Block和RowBatch存储的都是数据的一部分，但两者设计的维度不同。Block以Column作为单位，按列来存储若干行的数据，简单理解就是把Impala中的Tuple变为Column，并把多个
文章目录浅谈向量检索背景什么是向量什么是向量检索距离度量检索方法ANN的基本思路举个容易理解栗子举个正常的例子具体算法树方法KD-TreeAnnoyHash方法LSH 算法矢量量化方法乘积量化码本的建立码字搜索算法倒排乘积量化临近图方法HNSW 算法朴素想法Delaunay算法NSW 主要思想NSW构图NSW查找 浅谈向量检索背景索引一直被认为是检索引擎最重要的组成部分，之所以数据库能够快速的查
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2024-06-05 16:22:52
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本文将会介绍 Elasticsearch 向量搜索的两种方式。向量搜索提到向量搜索，我想你一定想知道：向量搜索是什么？向量搜索的应用场景有哪些？向量搜索与全文搜索有何不同？ES 的全文搜索简而言之就是将文本进行分词，然后基于词通过 BM25 算法计算相关性得分，从而找到与搜索语句相似的文本，其本质上是一种 term-based（基于词）的搜索。全文搜索的实际使用已经非常广泛，核心技术也非常成熟。但
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2023-10-24 08:36:17
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文章目录一、概述二、解决方案三、Milvus 混合查询四、总结 一、概述通过深度学习的神经网络模型，可以将图片、视频、语音、还有文本等非结构化数据转换为特征向量。除了结构化的向量，这些数据往往也需添加其他属性。如人脸图片，可以添加性别、是否戴眼镜、图片抓取时间等标签；文本可以添加语言类型、语料分类、文本创建时间等标签。以往，人们通常将特征向量存入结构化的标签属性表。但传统数据库无法针对海量、高维特
Annoy算法与Faiss相比，Annoy搜索，速度更快一点，主要目的是建立一个数据结构快速找到任何查询点的最近点。通过牺牲查询准确率来换取查询速度，这个速度比faiss速度还要快。是什么Annoy：最近邻向量搜索，原理/过程算法原理：先构建索引，对于每个二叉树都建立索引，在这里二叉树是随机构造的第一步：先随机找两个点，根据这两个点进行连线，找到垂直平分线，称为超平面。 第二步：在切分后
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2024-07-20 20:42:17
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在推荐和搜索场景下，召回recall是一个关键的步骤，这个步骤通常需要在海量的目标中，召回部分与用户特征相近的item，所以有一个快速，并且准去的算法是非常有必要的，HNSW(Hierarchical Navigable Small World)就是其中一种方法，当然HNSW也不止用于此。对于召回的场景下，每个需要进行召回的item已经用户的特征都是多维的，在多个特征维度的空间中，找到与用户特征最
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2024-03-29 11:28:44
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简单实用faiss构建图像检索库，并简单构建gradio使用界面
# 使用Python进行向量检索：基于Elasticsearch的简单入门
在大数据时代，信息的有效检索变得尤为重要。传统的关键词检索方法在处理海量数据时往往力不从心，而向量检索则通过将数据转换为向量形式来实现更高效的查询。本文将介绍如何使用Python和Elasticsearch（简称ES）进行向量检索，并提供相关的代码示例，帮助初学者快速上手。
## 什么是向量检索？
向量检索是将文本、
# Java 与 Elasticsearch 向量检索的实现指南
在数据科学与机器学习领域，向量检索是一种强大的工具。Elasticsearch (ES) 为我们提供了强大的搜索能力，而结合 Java 进行向量检索的实施，今天我会一步步教会你如何做到这一点。
## 流程概览
我们将通过以下步骤实现 Java 向量检索与 Elasticsearch 的结合。请参考下面的流程表：
| 步骤
原创
2024-09-08 03:39:47
774阅读
一、背景 闲鱼是一个为二手商品交易提供服务的平台，闲鱼用户可以通过视频更全面直观的展示商品，于此同时也出现了一些视频拷贝、抄袭等不好的现象。为了解决这个问题，我们采用了很多方案，其中一种方案是将商品视频转换成向量，尝试通过向量检索计算商品视频相似性，进而判断商品是否重复。闲鱼视频去重本质是高维向量检索，基于闲鱼当前商品规模及业务发展的预估，闲鱼向量检索系统需支持检索亿级别平均时长为20秒，每秒向量
## 使用ES进行向量检索的步骤
在使用ES进行向量检索之前，我们需要先了解一下整个流程。下面是使用ES进行向量检索的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 准备数据 |
| 步骤二 | 创建索引 |
| 步骤三 | 添加向量数据 |
| 步骤四 | 进行向量检索 |
接下来，让我们逐步进行每一步的操作。
### 步骤一：准备数据
首先我们需要准备
原创
2024-01-09 22:46:14
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文章目录算法思路IVF 倒排索引 向量相关的工程技术里最核心的当然是向量检索算法，即如何在海量向量里找到跟目标向量最相似的 K 个，又叫 topK。最简单地当然是暴力算法， 将目标向量与集合里每个向量的距离都算一遍，然后排个序，取前面 K 个就行了。 这样有个明显的问题，随着数据量增加，耗时会线性增长到无法接受的程度，比如我的数据日积月累，今天只要 10 毫秒，明天可能就需要 100 毫秒，后天
