因此可以说 **向量数据库是 AI 原生应用程序的基础设施** 。为了更好地胜任 AI 基础设施的角色和贴合大模型的生态,VikingDB 集成了常用的 embedding 模型,用户可以方便地导入、检索文本等非结构化数据,之后 VikingDB 再自动将其转换为向量并存储,最终提供检索能力。除了近似向量检索,VikingDB 还提供聚类查询、基于向量的相关性排序和多样性打散等能力,以更好地满足 AI 原生应用程序多样的向量计算需求。另外,除了以向...
分数大于一定阈值则判定为故障。相似句匹配的结果依赖于足量的故障样本,一方面我们可以使用AC自动机并结合人工筛选,尽可能增加样本的数据量;另一方面也可以基于Sim-BERT所提供的相似句生成功能进行数据增强,尽可能增加样本的多样性。### 3.2 多模式匹配- AC自动机AC自动机(Aho-Corasick automaton)是一种著名的多模式匹配算法,即给定多个模式串和一个待匹配主串,判断模式串是否出现在待匹配主串中以及出现的位置和次数。该算...
在技术原理层面,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... 一种比较常见的处理方式是将想搜索的信息的相关文档进行文本处理,并通过 Embedding 模型将向量写入到向量数据库里后,把问题通过相同的 Embedding 模型转化为向量进行近似度搜索,得到问题的相似知识作为 prompt,连同...
在技术原理层面,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... 一种比较常见的处理方式是将想搜索的信息的相关文档进行文本处理,并通过 Embedding 模型将向量写入到向量数据库里后,把问题通过相同的 Embedding 模型转化为向量进行近似度搜索,得到问题的相似知识作为 prompt,连同...
分数大于一定阈值则判定为故障。相似句匹配的结果依赖于足量的故障样本,一方面我们可以使用AC自动机并结合人工筛选,尽可能增加样本的数据量;另一方面也可以基于Sim-BERT所提供的相似句生成功能进行数据增强,尽可能增加样本的多样性。### 3.2 多模式匹配- AC自动机AC自动机(Aho-Corasick automaton)是一种著名的多模式匹配算法,即给定多个模式串和一个待匹配主串,判断模式串是否出现在待匹配主串中以及出现的位置和次数。该算...
在技术原理层面,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... 一种比较常见的处理方式是将想搜索的信息的相关文档进行文本处理,并通过 Embedding 模型将向量写入到向量数据库里后,把问题通过相同的 Embedding 模型转化为向量进行近似度搜索,得到问题的相似知识作为 prompt,连同...
向量搜索能力来实现对非结构化数据的分析和检索。在向量搜索的场景下,使用机器学习模型生成向量来表示数据对象(文本、图像、音视频等),向量距离代表对象间的相似性。常用的向量库使用 ANN 算法,在极短时间内完成海... 在用户推送文案的场景中,为保证用户体验,需要确保推送文案不会有重复内容,因此对每个推送的内容都会进行相似度识别并消重。每个文案通过 BERT 模型生成 Embedding,在云搜索中检索一次。如果相似度低于阈值,判定为新...
在技术原理层面,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... 一种比较常见的处理方式是将想搜索的信息的相关文档进行文本处理,并通过 Embedding 模型将向量写入到向量数据库里后,把问题通过相同的 Embedding 模型转化为向量进行近似度搜索,得到问题的相似知识作为 prompt,连同...
而向量检索就是 RAG 常用的技术。 由于向量检索主要是基于语义相似度来检索结果,搜索的对象是向量信息,相比传统的文本检索来说,结果更为准确,速度也更快。另一方面,LLM 的 prompts 会有一定的长度限制,过... ***InfoQ:在 LLM 的背景下,向量检索技术面临哪些独特的挑战和机遇?*** **火山引擎 ByteHouse :**这里与向量数据库的挑战结合来谈。 一个是易用性与易维护性,当前已经发展出了很多的向量检索算法...
文本时,在数据库中存储和对比的并不是图片和视频片段,而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来... CPU指令集计算优化、优化过滤和重排序等业务相关的计算过程,这套架构可以很好解决各类业务场景的离线和在线检索计算需求,相同检索精度下的吞吐和时延相比开源基线有了3倍以上的改善,且满足大规模线上业务的稳定性要...
在技术原理层面,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... 一种比较常见的处理方式是将想搜索的信息的相关文档进行文本处理,并通过 embedding 模型将向量写入到向量数据库里后,把问题通过相同的 embedding 模型转化为向量进行近似度搜索,得到问题的相似知识作为 prompt,连同...
在创建知识库页面填写相关参数,具体参数如下。 配置类别 参数名称 参数说明 基础信息 名称 指定创建的知识库名称。必填。 只能使用英文字母、数字、下划线_,并以英文字母开头,不能为空。 长度要求:[1, 64]... 模型会分别使用最高质量的向量化模型产出稠密向量和稀疏向量,分别适用于语义检索和关键词检索。这个模型在关注语义相似性的同时兼顾字面上的匹配,带来更优的检索效果。 文本向量化模型(多功能版)——支持 8k Token...
文本时,在数据库中存储和对比的并不是图片和视频片段,而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来... 优化过滤和重排序等业务相关的计算过程,这套架构可以很好解决各类业务场景的离线和在线检索计算需求,相同检索精度下的吞吐和时延相比开源基线有了 3 倍以上的改善,且满足大规模线上业务的稳定性要求,因此被抖音集团...