向量检索

​ 本文主要介绍通过DashVector和ModelScope中的Chinese Clip模型实现文搜图、图搜图等功能，同时结合DashText SDK实现sparse vector+dense vector混合检索，熟悉sparse vector的使用方法，提高检索效率。1 准备工作1.1 基本概念Chinese Clip：为CLIP模型的中文版本，使用大规模中文数据进行训练（~2亿图文对），可用于图文检索和图像、文本的表征提取，应用于搜索、推荐等应用场景。DashVector：向量检索服务基于阿里云自研的向量引擎 Proxima 内核，提供具备水平拓展、全托管、云原生的高效向量检索服务。向...

华五硕，搞过GPU加速数据分析处理的项目，有大厂向量检索的实习经历，有paper，可以投递腾讯的什么岗位呢？感觉腾讯的岗位设置粒度有点粗，不知道该投递哪个，后台开发or数据科学...求内推内推～

Elasticsearch向量检索的演进与变革：从基础到应用 1.引言 向量检索已经成为现代搜索和推荐系统的核心组件。 通过将复杂的对象（例如文本、图像或声音）转换为数值向量，并在多维空间中进行相似性搜索，它能够实现高效的查询匹配和推荐。  Elasticsearch 作为一款流行的开源搜索引擎，其在向量检索方面的发展也一直备受关注。本文将回顾 Elasticsearch 向量检索的发展历史，重点介绍各个阶段的特点和进展。以史为鉴，方便大家建立起 Elasticsearch 向量检索的全量认知。 2. 初步尝试：简单向量检索的引入 Elasticsearch 最初并未专门针对向量检索进行设计。...

应用场景 本文为您介绍链接向量检索服务在电商智能搜索和偏好推荐、自然语言处理等AI问答系统、图库类网站多模态搜索、视频检索、分子检测与筛选等场景下的应用。 电商智能搜索和偏好推荐场景 在电商智能搜索和偏好推荐场景中，向量数据库可以实现基于向量相似度的搜索和推荐功能。例如一个电商平台中包含了各种商品的图像和描述信息，用户在搜索商品时，可以通过图像或者描述信息查询相关的商品，并且还希望能够实现推荐功能，自动向用户推荐可能感兴趣的商品。 用户只需要先将商品的图像和描述信息使用Embedding技术转换为向量表示，并将其存储到向量数据库中。当用户输入查询请求时，向量检索服务可以将其转换为向量表示，然后...

Milvus 2.3.功能全面升级，核心组件再升级，超低延迟、高准确度、MMap一触开启数据处理量翻倍、支持GPU使用！ 1.Milvus 2.3版本全部升级简介 Milvus 2.3.0 不仅包含大量的社区呼声很高的新功能，还带来了诸如 GPU 支持、Query 架构升级、更强的负载均衡、调度能力、新的消息队列Arm 版本镜像、可观测性、运维工具升级等能力，这标志着 Milvus 2.x 系列从 production ready，走向成熟、可靠、生态繁荣、运维更友好的发展路径。  1.1 架构升级 1.1.1 GPU 支持 早在 Milvus 1.x 版本，我们就曾经支持过 GPU，但在 2...

本文介绍如何通过ModelScope魔搭社区中的多模态表征开源模型进行 多模态向量生成 ，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。ModelScope魔搭社区旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，让模型应用更简单。ModelScope魔搭社区的愿景是汇集行业领先的预训练模型，减少开发者的重复研发成本，提供更加绿色环保、开源开放的AI开发环境和模型服务，助力绿色"数字经济"事业的建设。 ModelScope魔搭社区将以开源的方式提供多类优质模型，开发者可在平台上免费体验与下载使用。在ModelScop...

本文介绍如何通过Jina Embeddings v2模型将 文本转换为向量 ，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。前提条件DashVector：已创建Cluster已获得API-KEY已安装最新版SDKJina AI已获得API密钥：Jina Embeddings v2模型Jina Embeddings v2模型简介Jina Embeddings v2模型，唯一支持 8192 个词元长度的开源向量模型，在大规模文本向量化基准 (MTEB) 的功能和性能方面与 OpenAI 的闭源模型 text-embedding-ada-002 相当。说明关于Jina Embeddings...

前置知识 BM25简介 BM25算法（Best Matching 25）是一种广泛用于信息检索领域的排名函数，用于在给定查询（Query）时对一组文档（Document）进行评分和排序。BM25在计算Query和Document之间的相似度时，本质上是依次计算Query中每个单词和Document的相关性，然后对每个单词的相关性进行加权求和。BM25算法一般可以表示为如下形式： 上式中， q 和 d 分别表示用来计算相似度的Query和Document， q ~i~表示 q 的第 i 个单词， R(q i , d) 表示单词 q ~i~和文档 d 的相关性， W ~i~表示单词 q ~i~的权...

本文介绍如何通过模型服务灵积DashScope将 图片转换为向量 ，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。模型服务灵积DashScope，通过灵活、易用的模型API服务，让各种模态模型的能力，都能方便的为AI开发者所用。通过灵积API，开发者不仅可以直接集成大模型的强大能力，也可以对模型进行训练微调，实现模型定制化。前提条件DashVector已创建Cluster已获得API-KEY已安装最新版SDKDashScope：已开通服务并获得API-KEY已安装最新版SDKONE-PEACE多模态向量表征ONE-PEACE是一个图文音三模态通用表征模型，同样可通过ONE-PEACE...