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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。 
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2024-06-30 11:15:27
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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
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2024-06-06 20:44:11
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# 使用 MySQL 实现向量数据库的完整指南
作为一名刚入行的小白，你可能会对如何使用 MySQL 构建一个简单的向量数据库感到迷惑。别担心！本文将带领你一步一步地完成这个过程。
## 整体流程
下面是使用 MySQL 实现向量数据库的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 MySQL 数据库 |
| 2 | 创建数据库和数据表
原创
2024-08-30 04:17:15
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# 教程：如何在 MySQL 中实现向量数据库
在当前的开发环境中，向量数据库越来越受到重视，特别是在处理机器学习和搜索问题上。对于刚入行的小白来说，实现一个简单的“向量数据库”在 MySQL 中是一个很好的开始。本文将详细介绍如何实现这一目标，包括步骤、必要的代码及其注释。
## 实现流程
下面是实现向量数据库的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-10-19 08:26:07
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# 如何实现MySQL向量数据库
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白们理解如何实现MySQL向量数据库。在本文中，我将详细介绍整个流程，并提供必要的代码示例和注释。
## 流程概述
首先，让我们通过一个表格来概述实现MySQL向量数据库的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装MySQL数据库 |
| 2 | 创建数据库和表 |
| 3
原创
2024-07-24 03:59:38
430阅读
矢量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。 每个向量都有一定数量的维度，范围从几十到几千不等，具体取决于数据的复杂性和粒度。推荐：用 NSDT场景设计器 快速搭建3D场景。矢量数据库（Vector Database）和矢量开发库（Vector Library）都是实现矢量相似性搜索的技术，但它们在功能和可用性上有所不同。 矢量数据库可以存储和更新数据，处理各种类
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2023-09-18 12:18:40
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一. 变量的分类1. 系统变量：说明：变量由系统提供的，不用自定义
语法：
①查看系统变量
show 【global|session 】variables like ''; 如果没有显式声明global还是session，则默认是session
②查看指定的系统变量的值
select @@【global|session】.变量名; 如果没有显式声明global还是session，则默认是sess
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2023-10-05 19:06:37
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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
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2024-01-29 12:30:36
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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
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2023-11-26 12:29:55
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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
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2023-10-27 14:52:20
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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
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?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
（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
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2024-08-11 09:09:20
164阅读
文章目录1. 向量数据库简介2. 数据向量化概述2.1. 什么是数据向量化2.2. 数据向量化的意义2.3. 如何实现数据向量化3. 向量数据库工作原理3.1. 向量数据库与传统数据库的区别3.2. 向量数据库常见索引技术3.3. 向量数据库查询过程4. 向量数据库典型应用场景5. 选择向量数据库的考量因素6. 向量数据库发展展望7. 最后 1. 向量数据库简介向量数据库是一种新型的非结构化数据
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
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2024-06-24 12:10:17
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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
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2024-01-10 12:24:31
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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
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2024-06-07 13:50:43
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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
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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
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2024-09-02 19:26:36
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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
原创
2024-09-17 09:06:59
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