vector search
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Vektor -Suchmaschinen bieten Entwicklern die Möglichkeit, Vektoren zu store , die sich um bestimmte Algorithmen (dh KNN) befinden, und einen Motor zur compute ähnlicher Vektoren (wie Cosinus -Distanz), um zu bestimmen, welche Vektoren miteinander verbunden sind.
Dieses Repository bietet einen umfassenden Überblick über die Vektor-Suchlandschaft inklusive Tutorials, Führer, Best-Practices und erweitertes Lernen. Bitte überprüfen Sie den Bildungsbereich, um mehr zu erfahren.
So verwenden Sie eine Vektor -Suchmaschine in Ihrer Anwendungssucharchitektur:
? ? Foundation - Erlernen Sie die Kernkonzepte des Abrufs von Vektor -basierten Informationen.
? Anwendungsfälle - Verstehen Sie, wo es sinnvoll ist, die Vektorsuche zu verwenden.
? Architektur - Anleitungen zur Verwendung der Vektorsuche in Ihrer Architektur.
| # | Etikett | Beschreibung |
|---|---|---|
| 1 | Schlüsselwort vs Vektorsuche | Der Unterschied zwischen Standard-Textsuche (TF-IDF) und Vektorsuche und wann Sie jeweils verwendet werden. |
| 2 | Spärmer Vektor -Tutorial | Eine Vorgehensweise mit dem Bau Ihres eigenen spärlichen Vektor -Feature -Extraktionsmotors. |
| 3 | Dichtes Vektor -Tutorial | Eine Vorgehensweise, die Ihren eigenen dichten Vektor -Feature -Extraktionsmotor bauen. |
| 4 | Suchmaschine von Atlas Vektor | Guides, die die Vektor -Such -Implementierung von MongoDB Atlas präsentieren. |
| 5 | Vektorsuche Vergleiche | Ein Vergleich der beliebtesten Vektor -Suchmaschinen. |
| # | Etikett | Beschreibung |
|---|---|---|
| 1 | Satz Ähnlichkeit | Bestimmung, wie ähnlich wie Texte sind. |
| 2 | Token -Klassifizierung | Klassifizierung des Textes in vordefinierte Kategorien. |
| 3 | Frage und Beantwortung | Bausysteme, die automatisch Fragen beantworten. |
| 4 | Personalisierung | Verwenden von Clientdaten zur Personalisierung von Abfrageergebnissen. |
| 5 | Automatisierte Synonym -Erstellung | Anreicherung der Synonymesammlung automatisch. |
| 6 | Zusammenfassung | Rekonstruktion eines Korpus in weniger Worte. |
| 7 | Gespräch | Dialogreaktionsgenerierung. |
| 8 | Dateisuche | Suchen Sie den Inhalt von Dateien über mehrere Modalitäten hinweg |
Ein-Klick-Modellbereitstellung, die Ihr AWS-Konto nie verlässt
| # | Quelle | Beschreibung |
|---|---|---|
| 1 | Referenzarchitektur | Häufige Best-Practices für die Bereitstellung der Vektorsuchearchitektur in der Produktion. |
| 2 | Modell Hosting | Vorschläge, wie Sie Ihre Vektormodelle hosten. |
| 3 | Modellversionierung | Gemeinsame Best-Practices für die Versionierung Ihrer Modelle, während sie sich entwickeln. |
| 4 | Feedback -Schleifen | Query-Ranking, Lernen und mehr. |
| 5 | Modelle auswählen | Welches Modell unterstützt Ihre domänenspezifischen Aufgaben am besten? |
Obwohl ein herausforderndes Thema zu verstehen ist, stehen Ihnen eine Vielzahl von Bildungsressourcen zur Verfügung.
Übergeordnetes Bildungsfeld.
Der neueste Durchbruch im Bereich der Umwandlung des menschlichen Inhalts (Text, Bilder usw.) in Vektordarstellungen. Transformatoren sind ein tiefes Lernmodell, das "Selbstbekämpfung" verwendet und die Bedeutung jedes Teils der Eingabedaten unterschiedlich abwägt.
Um zu bestimmen, was als relevant eingestuft wird, müssen Computer den Abstand zwischen den Punkten, in diesem Fall Vektoren, messen.
Dieses Repository wäre ohne mehrere Schlüsselpersonen nicht möglich:
Dies ist ein lebendes Repository und wird sich entwickeln, während ich lerne und die Landschaft verändert. Bitte abonnieren Sie Änderungen entsprechend über:
