向量检索主要是做一个 K Nearest Neighbors (K最近邻,简称 KNN) 计算,目标是在N个D维的向量的库中找最相似的k个结果。 在数据量较大场景,KNN 计算通常代价比较大,很难在较短时间内返回结果,此外,在很多场... 第三种是 Cluster-based,也称为 IVF(Inverted File),把向量先进行聚类处理,检索时首先计算出最近的 k 个聚类中心,再在这些聚类中心中计算出最近的 k 个向量。这种索引的优点是构建速度快,因为构建时只需要多一个 t...
(https://baike.baidu.com/item/索引/5716853)技术有关。简单讲,数据结构就是组织,管理以及存储数据的方式。虽然理论上所有的数据都可以混杂,或者糅合,或者饥不择食,随便存储,但是计算机是追求高效的,如果我们能... 并且由此得到两种不同的存储结构:**顺序存储结构**和**链式存储结构**,比如顺序存储结构,我们要表示复数`z1 =3.0 - 2.3i `,可以直接借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系:![](https://mark...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876503&x-signature=4EsA%2FTJvVm50hAToKnfFAQzLsEs%3D)*** 最后,为让大家理解此过程是并行的,我将步骤1到步骤4的过程整合在一起,其中$I$表示输入的向量,通过下图可以很明... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876503&x-signature=2WcUbR3Wo7SyVOdliAt0SMSb7Ts%3D) 你会发现head1和head2就是我们前面所说的self Attention里面的元素,这样会从head1和head2得到对应输出,如下图所示:...
支持了Hybrid (Dense&Sparse) 检索、磁盘索引(DiskANN)、基于向量的粗排打散等。在内部产品的不断迭代过程中,VikingDB 也逐渐契合云原生的理念,为孵化商业化向量数据库产品打下了坚实的基础。依托于 VikingDB ... 索引特点匹配的过滤计算流程,支持搜索前、搜索中、搜索后过滤。* 针对关键维度自研 TagTree 混合索引,适用于多品类筛选检索场景。* 自适应执行计划,预估过滤比例实现最优执行路径,支持检索调试信息返回。* 自研...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876503&x-signature=4EsA%2FTJvVm50hAToKnfFAQzLsEs%3D)*** 最后,为让大家理解此过程是并行的,我将步骤1到步骤4的过程整合在一起,其中$I$表示输入的向量,通过下图可以很明... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876503&x-signature=2WcUbR3Wo7SyVOdliAt0SMSb7Ts%3D) 你会发现head1和head2就是我们前面所说的self Attention里面的元素,这样会从head1和head2得到对应输出,如下图所示:...
本页面用于为指定的数据集创建索引,创建索引可以加速向量的相似度搜索,它根据指定的索引算法和数据结构将向量库中的原始数据进行分组排序,提高相似度搜索的效率和准确性,是驱动向量数据库在短时间内筛选出候选的核... 衡量向量之间距离的算法,默认IP,枚举值:IP、L2、COSINE。必选。 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,内积值越大相似度越高。 L2:欧几里得距离,它...
支持了Hybrid (Dense&Sparse) 检索、磁盘索引(DiskANN)、基于向量的粗排打散等。在内部产品的不断迭代过程中,VikingDB 也逐渐契合云原生的理念,为孵化商业化向量数据库产品打下了坚实的基础。依托于 VikingDB ... 索引特点匹配的过滤计算流程,支持搜索前、搜索中、搜索后过滤。* 针对关键维度自研 TagTree 混合索引,适用于多品类筛选检索场景。* 自适应执行计划,预估过滤比例实现最优执行路径,支持检索调试信息返回。* 自研...
向量检索主要是做一个 K Nearest Neighbors (K 最近邻,简称 KNN) 计算,目标是在 N 个 D 维的向量的库中找最相似的 k 个结果。在数据量较大场景,KNN 计算通常代价比较大,很难在较短时间内返回结果,此外,在很多... 把向量先进行聚类处理,检索时首先计算出最近的 k 个聚类中心,再在这些聚类中心中计算出最近的 k 个向量。这种索引的优点是构建速度快,因为构建时只需要多一个 training 的过程。相比于其他常用索引(主要是 Graph-b...
白皮书下载 下载《ByteHouse高性能向量检索技术指南V1.0》 白皮书简介 随着LLM(Large Language Models 大语言模型)技术应用及落地,数据库需要提高向量分析以及AI支持能力,向量数据库及向量检索等能力“异军突起”,迎来业界持续不断关注。简单来说,向量检索技术以及向量数据库能为 LLM 提供外置的记忆单元,通过提供与问题及历史答案相关联的内容,协助 LLM 返回更准确的答案。 不仅仅是LLM,向量检索与OLAP引擎也早有渊源。作为一种...
定义字段 fields 已添加 vector 字段。 Collection 数据写入时,已写入 vector 类型的字段名称和字段值。 Index 创建时,已创建 vector_index 向量索引。 请求接口 说明 请求向量数据库 VikingDB 的 OpenAPI 接口时... 时,partition 输入类型为 string,格式要求 "^[a-zA-Z0-9._]+$"。 limit int 否 10 检索结果数量,最大5000个。 dense_weight float 否 0.5 混合检索中稠密向量的权重,1 表示纯稠密检索 ,0表示纯字面检索。...
向量检索主要是做一个 K Nearest Neighbors (K最近邻,简称 KNN) 计算,目标是在N个D维的向量的库中找最相似的k个结果。在数据量较大场景,KNN 计算通常代价比较大,很难在较短时间内返回结果,此外,在很多场景,用户并... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876438&x-signature=Hqb2DfiRWrxD%2FQAHVxztM1%2FL7jw%3D)## 向量检索的四种算法(索引)向量检索算法基于其存储结构大致可分为四种。- 第一种是 Table-based,典型算法如 LSH...
向量数据库及向量检索等能力“异军突起”,迎来业界持续不断关注。简单来说,向量检索技术以及向量数据库能为 LLM 提供外置的记忆单元,通过提供与问题及历史答案相关联的内容,协助 LLM 返回更准确的答案。 不仅... ByteHouse团队早已关注并研究向量检索技术。据ByteHouse技术专家介绍,“当前向量数据库的发展主要是两种思路,一种是建设一个专用的向量数据库,基于Vector-centric 的思路来设计向量数据及索引的存储与资源管理策略...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876449&x-signature=gZ5p3wR7QR4lPSW5DGFeLI2xLZw%3D)***InfoQ:**能否详细介绍一下向量检索在大型语言模型(LLM)中的具体应用?例如,它是如何改进语言理解和数据处理的?*** **火山引擎 ByteHouse :**简单来说,基于向量检索技术以及向量数据库可以为 LLM 提供一个外置的记忆单元,通过提供与问题及历史答案相关联的内容,协助 LLM 返回更准确的答案。 LLM 受限于训练时数据集的...