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
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。
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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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
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
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
# Faiss Python检索实现指南
## 概述
本文将向您介绍如何使用Faiss库实现Python检索功能。Faiss是一款用于大规模相似性搜索和聚类的库，由Facebook AI Research开发。它提供了高效的索引和搜索算法，可用于处理百万级别的数据。
在本指南中，我们将按照以下步骤来实现Faiss Python检索：
1. 安装Faiss库及其依赖
2. 准备数据集
3.
# 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
Python中的基本数据类型、运算、变量1. 基本数据类型1.1 整数py可以处理任意大小的整数，例如123，123456789132456，任意大小，而像C，Java等这种语言对整数大小是有要求的，换句话说就是大小是确定的，例如C中的int一般是4个字节，范围是-2147483648~+2147483647，至于为什么py可以这样，因为py内部会根据数的大小进行调整空间，让空间可以存储的下这个数
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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大规模向量检索通常的做法有两类，第一、通过构建索引，快速筛选和查询向量相关度较高的目标向量或快速过滤和查询向量相关度不大的非目标向量；第二、通过降维的方法，对高维向量先降维再检索。前者主要解决向量检索库数据过大的问题，常见的有二叉搜索树、KD树、B-tree、quad-tree等；后者主要为了解决向量维度过高的问题，常见的有LSH【local sensitive hashing 局部敏感哈希】算法
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2023-08-18 17:12:12
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计算机视觉——Bag Of features图像检索原理什么是图像检索什么是Bag Of Word模型什么是sift特征提取什么是视觉词典什么是TF-IDF基于BOW的图像检索步骤结果与分析10维100维1000维5000维分析总结遇到的问题及解决 原理什么是图像检索图像检索就是基于图像的某一特征对其他图片进行匹配检索。从20世纪70年代开始，有关图像检索的研究就已开始，当时主要是基于文本的图像
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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看之前首先要懂两个基本条件： 1. 什么是向量 2. 会使用向量的检索 3. 知道至少一种向量的索引这里我们拿比较的流行的HNSW算法来进行分析： &
# 使用 Python 和 FAISS 实现向量文件搜索的指南
FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个高效的相似性搜索和聚类库，特别适合于处理大规模的向量数据。本文将带你一起通过流程和代码的讲解，掌握如何使用 Python 和 FAISS 进行向量文件搜索。
## 流程概述
下面是整个过程的步骤，以便更好地了解每个阶段的任务。
| 步骤
概览本文是参考文献[1]的简介，这篇论文是一篇tutorial（ICDE2021），主要介绍一些高维相似性搜索的数据科学应用，调查了最近的一些方法，讨论了AI驱动的、渐进式的以及分布式的相似性搜索。应用自动实体解析、数据发现、电力需求分析、推荐系统、聚类、划分、异常检测、生物信息、计算机视觉、安防、金融、药物等。（注：各应用相关文献可参考论文原文，参考文献[1]）洞察渐进搜索（progressiv
搜索算法搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的，因为该项目是否存在。 搜索的几种常见方法：顺序查找、二分法查找、二叉树查找、哈希查找。二分法查找 二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。二分法查找原理 假设表中元素是按升序排列，将表中间位
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2023-08-06 08:30:09
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安装Faiss：?cpu版本：conda install -c pytorch faiss-cpu?gpu版本：conda install -c pytorch faiss-gpuFaiss 处理固定维数 d 的向量集合，通常为几十到几百个。这些集合可以存储在矩阵中。我们假设采用行主存储，即向量编号 i 的第 j 个分量存储在矩阵的第 i 行、第 j 列中。Faiss 仅使用 32 位浮点矩阵。i
一、向量检索介绍1.1 多模态信息的典型特点-非结构化信息可以被划分为两大类：当信息能够用数据或统一的结构加以表示，称之为结构化数据；当信息无法用数字或统一的结构表示，称之为非结构化数据。非结构数据与结构化数据相比较而言，更难让计算机理解。以搜索为例：需要将非结构化数据→转为结构化→再完成搜索；1.2 向量检索的定义与应用1.2.1 什么是向量检索？将物理世界产生的非结构化数据，转化为结构化的多维
首先介绍annoy :Annoy是高维空间求近似最近邻的一个开源库。Annoy构建一棵二叉树，查询时间为O(logn)。Annoy通过随机挑选两个点，并使用垂直于这个点的等距离超平面将集合划分为两部分。如图所示，图中灰色线是连接两个点，超平面是加粗的黑线。按照这个方法在每个子集上迭代进行划分。依此类推，直到每个集合最多剩余k个点，下图是一个k = 10 的情况。 n_trees在构建时提供，并影
原创
2022-04-11 14:23:31
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