数据向量：一个向量化的ETL（抽取、转换和加载）库 数据向量解决了有效机器或深度学习的最重要障碍之一：将数据转换成神经网络可以理解的格式。神经网络理解向量。向量化是数据科学家开始在数据上训练他们算法之前必须解决的首要问题。数据向量应该适用于你99%的数据转换，数据向量支持大多数数据格式，但是您也可以实现自己的自定义记录读取器。如果你的数据是以CSV（逗号分割
随着机器学习和深度学习技术的蓬勃发展，使用大数据处理的应用愈加流行。在这篇博文中，我们将深入探讨一个具体应用场景——“spark 向量数据库”，并详细记录出问题解决的整个过程。
## 问题背景
在某大数据公司中，数据科学团队需要通过 Spark 向量数据库处理大量图像数据，以实现快速的相似性搜索。当用户提交图像进行查询时，系统却意外返回了错误的结果，严重影响了用户体验和数据分析的效率。当前的流
数据源分类spark中支持多种数据源(jdbc、parquet、csv、json等)，所以在可以读取多种类型的数据源。 csv格式的数据源，他的默认分隔符是","，可以使用Excel来打开，但是会出现数据乱码(因为CSV中不同操作系统的字符编码不一致)；可以使用一下方式解决：https://jingyan.baidu.com/article/4dc408484776fbc8d846f168.htm
转载
2023-11-09 01:13:11
77阅读
作者：YAN左使本文基于openGauss在VLDB2021上最新发表的论文《openGauss: An Autonomous Database System》，从学术的角度来探究openGauss如何基于各种AI技术构建一个智能的自治数据库系统。论文作者是清华大学李国良教授，他同时也是openGauss的总架构师。1. 摘要虽然近年来基于学习的数据库优化技术在学术界得到了广泛的研究，但很多技术还
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
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
一、scalascala是一种基于JVM的面向对象的函数编程，scala编程相对于java而言代码整洁、开发效率更高。其中scala优点主要有：1：面向对象，可以定义class，通过new调用实例对象使用。2：兼容java，在scala中可以直接调用java方法。2：函数式编程，柯里化函数，匿名函数，高阶函数等。3：代码行简单。4：支持并发控制，Actor Model机制5：目前比较流行的kafk
一、为什么需要GPU数据库CPU CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂; 所以CPU一般由几个针对顺序串行处理而优化的内核组成 GPU GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境. 所以一般GPU具有一个大规模并行架构，由数千个更小，效率更高的内核组成，用
转载
2024-05-24 22:44:12
37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
（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
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
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
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
137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
215阅读
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
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
188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
文章目录一、Spark概述1、概述2、Spark特点二、Spark角色介绍及运行模式1、集群角色2、运行模式三、Spark集群安装1.Local模式1.下载文件2.解压缩3、修改配置文件4.配置环境变量5.启动服务6.启动客户端2.Standalone模式1.停止服务2.修改配置文件spark-env.sh3.修改配置文件workers4、将配置好后的spark-3.1.2安装包分发到其他节点5
转载
2024-03-12 13:29:30
368阅读
