C++无法打印字符串向量元素。
社区干货
文本向量化模型新突破——acge_text_embedding勇夺C-MTEB榜首
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/3f686b4846c94f13b2d015a879cf360a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185225&x-signature=k5nlf%2BYjtWQ%2BGKX%2BKnR6ZfzC91M%3D)当文本信息被转换为向量形式后,输出的结果能够进一步地为多种后续任务提供有力支持,如: - **搜索**:向量化使得搜索引擎能够根据查询字符串和文档之间的向量相似性来排名搜索结果,排...
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
(https://baike.baidu.com/item/计算机/140338)存储、组织[数据](https://baike.baidu.com/item/数据)的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的[数据元素](https://baike.baidu.com/item/数据元素/71... public class Test { public static void main(String[] args) { MyList myList = new MyList(); myList.add(1); myList.add(2); // 1->2 myList.display(); ...
基于 SAP BTP 平台的 AI 项目经验分享 | 社区征文
导入完成后如下图所示:红色区域是 AI Service SDK 自带的代码,蓝色区域是笔者手动创建的代码,用于调用 API 并打印结果。执行 Java 应用,在 Eclipse 控制台打印出的输出, AI Service 判断这张图片有...
火山引擎ByteHouse:“专用向量数据库”与“数据库+向量扩展”,怎么选?
LLM的输出通常是一系列概率分布,这使得检索过程变得复杂。向量检索作为一种有效的检索方法,它将LLM的输出转化为向量表示,并利用向量之间的相似性来进行匹配。这种方式不仅能够直观地展示语义关系,还提高了检索的效... 支持基于简单标量类型过滤支持基于某个特定标量的 group by 操作(group by key 必须为 string 或 integer 类型) | | 支持OLAP和vector search混合场景 | 1.支持OLAP和vector search混合场景2.支持...
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LLM的输出通常是一系列概率分布,这使得检索过程变得复杂。向量检索作为一种有效的检索方法,它将LLM的输出转化为向量表示,并利用向量之间的相似性来进行匹配。这种方式不仅能够直观地展示语义关系,还提高了检索的效... 支持基于简单标量类型过滤支持基于某个特定标量的 group by 操作(group by key 必须为 string 或 integer 类型) | | 支持OLAP和vector search混合场景 | 1.支持OLAP和vector search混合场景2.支持...
embedding v2
string 是 指定模型名称,当前支持的模型有: bge-large-zh:最多能处理 512 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出 embedding 维度是 1024,类型是 float。 bge-m3:基于 m3 模型,默认返回稠密向... sentence_dense_embedding 的值为二维向量,形状为[batch_size, embedding_size]sentence_sparse_embedding 的值为列表,形状为[batch_size],列表内的元素为字典 {"token": value}下标一致的稠密向量和稀疏向量对应同...
embedding v2
string 是 指定模型名称,当前支持的模型有: bge-large-zh:最多能处理 512 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出 embedding 维度是 1024,类型是 float。 bge-m3:基于 m3 模型,默认返回稠密向... sentence_dense_embedding 的值为二维向量,形状为[batch_size, embedding_size]sentence_sparse_embedding 的值为列表,形状为[batch_size],列表内的元素为字典 {"token": value}下标一致的稠密向量和稀疏向量对应同...
sonic:基于 JIT 技术的开源全场景高性能 JSON 库
sonic 是字节跳动开源的一款 Golang JSON 库,基于即时编译(Just-In-Time Compilation)与向量化编程(Single Instruction Multiple Data)技术,大幅提升了 Go 程序的 JSON 编解码性能。同时结合 lazy-load 设计思想,它... **泛型(generic)编解码**:JSON 没有对应的 schema,只能依据自描述语义将读取到的 value 解释为对应语言的运行时对象,例如:JSON object 转化为 Go map[string]interface{};- **定型(binding)编解码**:JSON ...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185225&x-signature=3R6BqlmZ2J7p4qQAr4xoO9Chfmg%3D)作者|谢剑桥,火山引擎向量数据库高级工程师 VikingDB 简介 ,format(string),height(int),width...
create_index
不能为空。 长度要求:[1, 128]。 索引名称不能重复。 vector_index 说明 VectorIndexParams实例。 index_type string 是 IndexType.HNSW 向量索引类型。取值如下: IndexType.HNSW:全称是 Hierarchical Navi... distance string 否 DistanceType.IP 距离类型,衡量向量之间距离的算法。取值如下: DistanceType.IP:全称是 Inner Product,内积,该算法基于向量的内积,即两个元素的对应元素相乘并求和的结果计算相似度,内积...
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不能为空。 长度要求:[1, 128]。 索引名称不能重复。 vector_index 说明 VectorIndexParams实例。 index_type string 是 IndexType.HNSW 向量索引类型。取值如下: IndexType.HNSW:全称是 Hierarchical Navi... distance string 否 DistanceType.IP 距离类型,衡量向量之间距离的算法。取值如下: DistanceType.IP:全称是 Inner Product,内积,该算法基于向量的内积,即两个元素的对应元素相乘并求和的结果计算相似度,内积...
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不能为空。 长度要求:[1, 128]。 索引名称不能重复。 vectorIndex 说明 VectorIndexParams实例。 indexType string 是 IndexType.HNSW 向量索引类型。取值如下: IndexType.HNSW:全称是 Hierarchical Naviga... distance string 否 DistanceType.IP 距离类型,衡量向量之间距离的算法。取值如下: DistanceType.IP:全称是 Inner Product,内积,该算法基于向量的内积,即两个元素的对应元素相乘并求和的结果计算相似度,内积...
