背景介绍阿里云向量检索 Milvus 版是一款 Serverless 全托管服务，确保了与开源 Milvus 的完全兼容性，并支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模 AI 向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，Milvus 云服务成为多样化 AI 应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风
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
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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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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前言：现代深度学习实践中很多场景其实都是对输入数据进行处理、嵌入，最终获得一个 embedding，然后对 embedding 进行相似度检索，而工业界中的被检索数据往往是海量的，因此深度学习模型落地的最后一步也就是大规模向量检索。本文介绍在工业界实践中常用的向量检索方案。参考网上资料经过个人理解和汇总完成本文撰写，每节参考文章见附录↓需要用到向量检索的场景举例：引言Embedding 本质上就是
golang channel & select通过消息来共享数据是golang的一种设计哲学，channel则是这种哲理的体现. channel定义var varName chan dataTypedataType非常广泛，可以是基本的string,int等，也可以是map，slice，自定义的type类型，甚至可以是channel。类型非常丰富，因而在golang中很容易做到通过消息来共
## 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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The Algorithmic Foundations of Differential Privacy （六）写在前面的话Remarks on compositionWeak QuantificationHumans and GhostsThe sparse vector techniqueThe SettingAlgorithmTheorem 3.23. AboveThreshold is (
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
# 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
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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
Elasticsearch 查询分为两个阶段：查询的过程大体上分为查询（query）和取回（fetch）两个阶段。这个节点的任务是广播查询请求到所有相关分片，并将它们的响应整合成全局排序后的结果集合，这个结果集合会返回给客户端。简单说就是先根据条件在所有分片(所有分片)上查询满足条件的id，汇总到coordinate node上进行汇总排序，然后根据选出的id到各node上获取数据。一、Query
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2024-03-01 10:00:45
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引言 在 RAG（检索增强生成）应用中，向量存储和检索是连接文档处理和 LLM 生成的关键环节。本文将深入探讨 LangChain 中的向
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本教程将使您熟悉LangChain的向量存储和检索器抽象。这些抽象旨在支持从（向量）数据库和其他来源检索数据，以便与LLM工作流集成。它们对于获取数据作为模型推理的一部分进行推理的应用程序很重要，例如检索增强生成或RAG（请参阅我们的RAG教程这里）。
概念
这个指南专注于文本数据的检索。我们将涵盖以下概念：
文档；
向量存储；
检索器。
原创
2024-06-04 10:40:22
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引用文章[7]的开篇，来表示什么是： 向量化搜索 人工智能算法可以对物理世界的人/物/场景所产生各种非结构化数据（如语音、图片、视频，语言文字、行为等）进行抽象，变成多维的向量。这些向量如同数学空间中的坐标，标识着各个实体和实体关系。我们一般将非结构化数据变成向量的过程称为 Embedding，而非结构化检索则是对这些生成的向量进行检索，从而找到相应实体的过程。非结构化检索本质是向量检索技术，其主
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2023-07-28 10:53:16
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通用向量搜索服务faiss是个高效的向量搜索解决方案，经过测试对比，可以感受到它的飞速，关于faiss性能测试的见这里：faiss包装与性能对比这次开源的是使用faiss搭建的通用向量搜索服务。项目开源地址：https://github.com/xmxoxo/vector_server通用向量搜索服务 VectorServer基于faiss搭建的通用向量搜索服务，服务加载向量持久化文件, 同时可指
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2024-07-30 13:50:35
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