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数据数据科学家、数据工程师、数据分析师和数据产品经理
教育背景和工作经验背景： 业务领域，机器学习 工程能力 沟通能力
Amazon Redshift 是一款高性能、全托管的PB级云数仓
数据工具行业在从旧的软件时代进入新的一个以开源和云为主的时代
意味着围绕解决这些性能问题而构建的BI和ETL产品都立刻成为了遗留软
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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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。 
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2024-06-30 11:15:27
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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
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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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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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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（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
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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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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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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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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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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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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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# 如何在MongoDB中实现向量数据库
作为一名新手开发者，实现向量数据库可能会让你感到困惑，但没关系！在这篇文章中，我将引导你逐步完成这个任务。我们将使用MongoDB作为我们的数据库，并利用其功能来存储和检索向量数据。首先，我们将概述整个流程，然后逐步实现每一部分。
## 整体流程
下面是实现向量数据库所需的基本步骤：
| 步骤 | 描述
本文主要基于milvus官方的材料外加自己的一些理解整理而来，欢迎交流设计理念云原生：存&算分离; 读写分离; 增量存量分离; 微服务架构，极致弹性；
日志即数据：通过message queue解耦生产者、消费着，降低系统复杂度; 提升index、data、query模块弹性;
流批一体：表和日志二象性；流式数据分段固化持久化，提供快速恢复能力；通过TSO保证顺序；＃个人解读：
1.设计理
原创
2024-01-16 17:14:10
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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
qdrant 是向量数据库，官方的介绍是面向
原创
2023-05-13 22:52:09
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在本文中，我们将介绍Cassandra名字的含义、Cassandra的发展简史、Cassandra这项技术的特点及优势，以及对于这项技术的未来展望。本文将用浅显易懂的方式，帮助您将对Cassandra这项技术的前世今生有一个粗略的了解。 谁是Cassandra Apache Cassandra™是一种分布式的NoSQL数据库。它具有成功应用所需的持续可用性、高性能、可线性扩展等
