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向量检索
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基于 Milvus 实现向量与结构化数据混合查询
通过深度学习的神经网络模型,可以将图片、视频、语音、还有文本等非结构化数据转换为特征向量。除了结构化的向量,这些数据往往也需添加其他属性。如人脸图片,可以添加性别、是否戴眼镜、图片抓取时间等标签;文本可以添加语言类型、语料分类、文本创建时间等标签。 以往,人们通常将特征向量存入…
图片向量相似检索服务(5)——基于milvus实现
为了让尝试“以图搜图”的相似图片检索的场景,基于ES向量索引计算和图片特征提取模型 VGG16 设计了一个以图搜图系统。
图片向量相似检索服务(3)——基于ES实现
为了让尝试“以图搜图”的相似图片检索的场景,基于ES向量索引计算和图片特征提取模型 VGG16 设计了一个以图搜图系统。 Sparse Vector:存储稀疏向量,存储为非嵌套类型的json对象,key是向量的位置,即integer类型的字符串,范围[0,65535],valu…
大规模向量相似度检索方案
1. 引入 有很多指标可以用来衡量向量的相似度,比如余弦距离、汉明距离、欧氏距离等。 在图像、视频、文本、音频领域,做向量的相似性搜索,有很多应用点,比如:图像识别,语音识别、垃圾邮件过滤。 这种基于
图片向量相似检索服务(4)——基于faiss实现
为了让尝试“以图搜图”的相似图片检索的场景,基于Faiss向量索引计算和图片特征提取模型 VGG16 设计了一个以图搜图系统。 faiss是为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架。由Facebook AI Research研发。 具有以下特性。 C++实现,提供Python封…