word embedding：NLP语言模型中对单词处理的一种方式，这种技术会把单词或者短语映射到一个n维的数值化向量，核心就是一种映射关系，主要分为两种方式：1.one hot encoding：对语料库中的每个单词都用一个n维的one hot向量表示，其中n为语料库中不同单词的个数。这种方法的原理是把语料库中的不同单词排成一列，对于单词A，它在语料库中的位置为k，则它的向量表示为第k位为1，其
转载
2024-06-24 12:10:17
154阅读
编者按：本文详细介绍 Milvus 2.0 如何对查询节点的数据进行管理，以及如何提供查询能力。快速回顾 Milvus 进行数据插入与持久化相关的流程与机制Milvus 架构快速回顾数据插入流程数据组织机制如何将数据加载进查询节点 query node数据加载流程详解数据管理与维护Milvus 上实现实时查询的相关操作和流程快速回顾 Milvus 进行数据插入与持久化相关的流程与机制Milvus
词向量，英文名叫Word Embedding，按照字面意思，应该是词嵌入。说到词向量，不少读者应该会立马想到Google出品的Word2Vec，大牌效应就是不一样。另外，用Keras之类的框架还有一个Embedding层，也说是将词ID映射为向量。由于先入为主的意识，大家可能就会将词向量跟Word2Vec等同起来，而反过来问“Embedding是哪种词向量？”这类问题，尤其是对于初学者来说，应该是
转载
2024-01-29 12:30:36
157阅读
错过上篇的同学可以点击标题回顾
三、Milvus 是什么？ Milvus 是 一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。Milvus能够很好地应对海量向量数据，它集成了目前在向量相似性计算领域比较知名的几个开源库（Faiss， SPTAG等），通过对数据和硬件算力的合理调度，以获得最优的搜索性能。 
转载
2024-06-30 11:15:27
681阅读
?向量数据库-十步让你了解✅向量数据库专为处理向量嵌入而设计，通过近似最近邻（ANN）搜索，快速检索相似向量，支持文本、图像、音频等
什么是MilvusMilvus 是一款云原生向量数据库，它具备高可用、高性能、易拓展的特点，用于海量向量数据的实时召回。Milvus 基于 FAISS、Annoy、HNSW 等向量搜索库构建，核心是解决稠密向量相似度检索的问题。在向量检索库的基础上，Milvus 支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、标量向量混合查询、time travel 等功能，同时大幅优化了向量检索的性能，可满足任何向
转载
2023-10-27 14:52:20
363阅读
文章目录一.milvus是什么二.安装milvus三.使用milvus四.总结 一.milvus是什么milvus 是一款开源的向量相似度搜索引擎，支持针对 TB 级向量的增删改操作和近实时查询，具有高度灵活、稳定可靠以及高速查询等特点。milvus 还可以对标量数据进行过滤，进一步提高了召回率，增强了搜索的灵活性。在服务端，milvus 由 Milvus Core 和 Meta Store 两
转载
2023-11-26 12:29:55
144阅读
（一）Milvus是什么？ Milvus 是 一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。Milvus能够很好地应对海量向量数据，它集成了目前在向量相似性计算领域比较知名的几个开源库（Faiss， SPTAG等），通过对数据和硬件算力的合理调度，以获得最优的搜索性能。 用户只需要从docker hub上下载一个Milvus的最新镜像，一行命令即可启动，然后可以通过Python SDK或者Java
转载
2024-08-11 09:09:20
164阅读
Elasticsearch 从 2022 年 2 月发布的 8.0 版本开始，提供了基于向量的搜索和自然语言处理（NLP）功能。 下图清楚地展示
原创
2023-07-16 10:00:29
2622阅读
1 对象内存管理1.1 Java 内存管理规则 在JAVA中，有java程序、虚拟机、操作系统三个层次，其中java程序与虚拟机交互，而虚拟机与操作系统交互。编译好的java字节码文件运行在JVM中。
向量（Vectors） vector是向量类型，她是一种对象实体，具有值，所以可以看作是变量。她可以容纳许多其他类型的相同实体， 如若干个整数，所以称其为容器。Vector是C++STL（标准模板类库）的重要一员，使用她时，只要包括头文件#include<vector>即可。 vector可以有四种定义方式： vector<int&g
我们在调用构造函数创建一个对象时，JVM到底执行了什么? 这个问题看似简单却很少有人关注所以我就找了很多资料总结如下：类的实例化在常量池中查找是否存在代表这个类的符号引用，并检查这个符号引用所代表的类是否被加载、连接、初始化，如果没有就先执行类的加载、连接、初始化。类加载检查通过后，虚拟机为新生对象分配内存。对象所需内存大小在类加载完成后便可以完全确定，为对象分配空间无非就是从Java堆中划分出一
前言ClickHouse之所以会像闪电一样快（"blazing fast"），是多方面优化的结果，包括且不限于：高效且磁盘友好的列式存储，高效的数据压缩，精心设计的各类索引，并行分布式查询，运行时代码生成等。另外，ClickHouse为了最大限度地压榨硬件——尤其是CPU——的性能，实现了向量化查询执行（vectorized query execution）机制。这个名词相对于上面的那些可能没那么
转载
2024-01-10 12:24:31
128阅读
在上一篇文章中我们大致讲述了一下如何通过词嵌入向量的方式为大语言模型增加长期记忆，用于落地在私域场景的问题。其中涉及到使用openai的接口进行词嵌入向量的生成以及chat模型的调用由于众所周知的原因，国内调用openai接口并不友好，所以今天介绍两款开源平替实现分别替代词嵌入向量和文本生成。照例还是简单绘制一下拓扑图： 从拓扑上来看还是比较简单的，一个后端服务用于业务处理，两个AI模型
转载
2024-06-07 13:50:43
213阅读
文章目录数值类型数值精度待优化张量创建张量从数组、列表对象创建创建全 0 或全 1 张量创建自定义数值张量创建已知分布的张量创建序列文章来源 TensorFlow 中的基本数据类型，包含数值类型、 字符串类型和布尔类型。 数值类型数值类型的张量是 TensorFlow 的主要数据载体， 根据维度数来区分，可分为: 数值类型的张量是 TensorFlow 的主要数据载体， 根据维度数来区分，可分
转载
2024-09-02 19:26:36
177阅读
为什么需要向量数据库以NLP的相似问题场景为例。当我们将一个问题通过模型转化成了embedding向量，我们想要找到与这个问题相似的问题，也就是想要找到与embedding向量相似的向量。基本的做法之一，就是遍历备选向量与embedding向量做余弦相似度计算，然后按照计算出的余弦相似度排序，找出最相似的top N。基于向量检索的目的，向量数据库应运而生。向量数据库提供了一种高性能、高可用的查找方
转载
2024-06-06 20:44:11
148阅读
向量化模型 embedding模型默认用的是text2vec模型， 如果业务方有自己部署的其他embedding模型，那我们也可以接入。向量数据库三种类型的向量数据库 Tbase , Zsearch , Milvus 一主多备，主备可以切换。
原创
2024-10-11 18:18:43
0阅读
不论是RAG，还是Agent，几乎每个LLM 驱动的应用程序都可能会用到向量数据库。那么，向量数据库是什么？与传统数据库有何不
原创
2023-12-15 10:17:48
138阅读
Qdrant 是一个向量数据库，也是进行向量相似性搜索的工具。使用 Qdrant，您可以将嵌入或神经网络编码器转换为全面的应用程序，用于
原创
2024-04-29 13:48:23
0阅读
# MongoDB向量数据库
## 引言
随着大数据和人工智能的快速发展，对于高维数据的存储和查询需求也越来越大。传统的关系型数据库在处理高维数据时存在效率低下、存储空间大等问题。而向量数据库应运而生，它通过将向量作为数据的主要组织形式，提供了高效的存储和查询方式。本文将介绍如何使用MongoDB来构建一个向量数据库，并给出相应的代码示例。
## 使用MongoDB存储向量数据
MongoDB
原创
2023-10-25 11:50:35
1268阅读
