图数据库算法搜索
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
本文将对字节跳动自研的分布式图数据库和图计算专用引擎做深度解析和分享,展示新技术是如何解决业务问题,影响几亿互联网用户的产品体验。来源:字节跳动技术团队图状结构数据广泛存在 ... 都需要在 B-Tree 上做二分查找。相比于一条边一个 KV 对或者所有边存储成一个 KV 对的方式,B-Tree 的组织方式能够有效的在读放大和写放大之间做一些动态调整。但在实际业务场景下,粉丝会处于动态变化之中:新诞生...
一文理解 HyperLogLog(HLL) 算法 | 社区征文
HyperLogLog(HLL) 算法是一种估算海量数据基数的方法,被广泛用于各个数据库产品中。与精确的基数统计算法相比,HLL 具备**可合并性 (mergeability)** ,因而可以方便地对海量数据进行并行计算,被广泛地用于大数据多... 在实际使用中,为了**提高小样本的准确度**,HLL 在上述公式计算结果的基础上还进行了一次修正。完整计算流程参见下图: 前面提到过,分桶数越多越能抵御偶然效应带来的影响,使得基数估计的结果更准确。那么可以想到,H...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
AI时代,如何用好大模型是当前各行各业瞩目的焦点。向量数据库作为大模型“记忆体”,不仅能够为其提供数据存储,而且能通过数据检索、分析让大模型进行知识增强,成为生成式AI应用开发新范式的重要组成部分。用图片搜索图片或者文本搜索文本时,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...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
向量数据库作为大模型“记忆体”,不仅能够为其提供数据存储,而且能通过数据检索、分析让大模型进行知识增强,成为生成式 AI 应用开发新范式的重要组成部分。用图片搜索图片或者文本搜索文本时,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进行非结构化数据的检索,向量...
特惠活动
图数据库算法搜索-优选内容
图数据库算法搜索-相关内容
createIndex
概述 createIndex 用于为指定的数据集 Collection 创建索引 Index。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心所在。对于索引的数据集只存在稠密向量(即 vector 类型字段)的情况,我们称这种索引为纯稠密索引;对于索引的数据集中存在稠密向量和稀疏向量(vector 和 sparse_vector 类型字段)的情...
使用向量检索
本文主要介绍向量检索(Vector Search)功能,以及如何创建和使用向量索引。 概述 向量是一种常见的非结构化数据表现形式。基于向量相似度的 KNN 计算广泛使用于图像搜索、多模态搜索、推荐、大模型推理等场景。ByteHouse 企业版已提供向量数据的管理与近似度查询功能,同时通过支持多种常见近近似最近邻搜索算法(Approximate Nearest Neighbor,ANN)算法来提升检索性能,以提供对非结构化数据的处理能力。ByteHouse 企业版当前支持 HN...
一文理解 HyperLogLog(HLL) 算法 | 社区征文
HyperLogLog(HLL) 算法是一种估算海量数据基数的方法,被广泛用于各个数据库产品中。与精确的基数统计算法相比,HLL 具备**可合并性 (mergeability)** ,因而可以方便地对海量数据进行并行计算,被广泛地用于大数据多... 在实际使用中,为了**提高小样本的准确度**,HLL 在上述公式计算结果的基础上还进行了一次修正。完整计算流程参见下图: 前面提到过,分桶数越多越能抵御偶然效应带来的影响,使得基数估计的结果更准确。那么可以想到,H...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
AI时代,如何用好大模型是当前各行各业瞩目的焦点。向量数据库作为大模型“记忆体”,不仅能够为其提供数据存储,而且能通过数据检索、分析让大模型进行知识增强,成为生成式AI应用开发新范式的重要组成部分。用图片搜索图片或者文本搜索文本时,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...
基于 ES 的分布式向量数据库
本文介绍在大模型时代下的原生向量搜索和数据库的背景和应用场景。 背景信息随着音视频、推荐等新兴领域应用的发展和对大模型场景的需求,引入多模态搜索来满足更加复杂的搜索势在必行。ES 在全文检索的基础上增加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量向...
使用 ES 构建(以图搜图、以文搜图)图文检索应用
快速搭建一套以图搜图和以文搜图的图文检索应用。 背景信息图文检索在电商、广告、设计、搜索引擎等热门领域被广泛应用。常见的图文检索包括以图搜图和以文搜图,用户通过输入文字描述或上传图片就可以在海量的图片库中快速找到同款或者相似图片。输入的文本描述和图片作为检索对象,分别对 image 和 text 进行特征提取,并在模型中对文本和图片建立相关联系,然后在海量图片数据库进行特征向量检索,返回与检索对象最相关的记录集合。...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
向量数据库作为大模型“记忆体”,不仅能够为其提供数据存储,而且能通过数据检索、分析让大模型进行知识增强,成为生成式 AI 应用开发新范式的重要组成部分。用图片搜索图片或者文本搜索文本时,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进行非结构化数据的检索,向量...
云产品监控指标
数据库PostgreSQL版 VCM_RDS_PostgreSQL 15 云数据库RDS SQL Server版 VCM_RDS_SQLServer 15 缓存数据库Redis版 VCM_Redis 15 云数据库veDB MySQL版 VCM_veDB_MySQL 15 图数据库veGraph VCM_veGraph_... 搜索服务 VCM_ESCloud 15 消息队列Kafka版 VCM_Kafka 15 消息队列RabbitMQ版 VCM_RabbitMQ 15 消息队列RocketMQ版 VCM_RocketMQ 15 日志服务 VCM_TLS 15 网络 应用型负载均衡 VCM_ALB 15 Anyca...
create_index
数据库的所有向量与目标向量进行距离计算和比较,查询速度较慢,但是 flat 能提供100%的检索召回率,适用于向量候选集较少,且需要100%检索召回率的场景。 IndexType.IVF:倒排索引,利用倒排的思想保存每个聚类中心下的向量,每次查询向量的时候找到最近的几个中心,分别搜索这几个中心下的向量,速度较快,但是精度略低,适合中等规模数据量,对搜索效率要求高,精度次之的场景。 IndexType.DISKANN:基于 Vamana 图的磁盘索引算法,将 Vamana...
