bootcamp
vus v2.2.10 and towhee1.1.0
Arbeiten Sie mit allen unstrukturierten Daten, wie z. B. umgekehrte Bildsuche, Audio -Suche, molekulare Suche, Videoanalyse, Frage- und Antwortsysteme, NLP usw.
Melden Sie Fehler- oder Anforderungsfunktionen
| Reverse Bildsuche | Chatbots | Suche nach chemischer Struktur |
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Einbetten Sie alles dank AI ein, dass wir neuronale Netzwerke verwenden können, um Feature -Vektoren aus unstrukturierten Daten wie Bild, Audio und Video usw. zu extrahieren und dann die unstrukturierten Daten zu analysieren, indem die Merkmalsvektoren berechnet werden, beispielsweise die euklidische oder cosinusdistanz der Vektoren, um die Ähnlichkeit zu erhalten.
Milvus Bootcamp ist so konzipiert, dass Benutzer sowohl der Einfachheit als auch der Tiefe der Milvus -Vektor -Datenbank ausgesetzt sind. Ermitteln Sie, wie Sie Benchmark -Tests ausführen und Ähnlichkeitssuchanwendungen wie Chatbots , Empfehlungssysteme , Reverse -Bildsuche , molekulare Suche , Videosuche , Audio -Suche und mehr erstellen.
Hier sind mehrere Anwendungen für eine Vielzahl von Szenarien. Jede Anwendung enthält ein Jupyter -Notizbuch oder eine Docker -Bereitstellungslösung, dh jeder kann es auf seiner lokalen Maschine ausführen. Darüber hinaus gibt es auch einige verwandte technische Artikel und Live -Streams.
Weitere Anwendungsbeispiele finden Sie hier.
Weitere Informationen zur Fehlerbehebung finden Sie im Bootcamp -FAQ.
Für chinesische Links unten verwenden Sie Google Translate.
| Anwendungen | Viel Spass damit | Artikel | Video |
| Umgekehrte Bildsuche mit den Bildern umgekehrt Erstellen Sie ein umgekehrtes Bildsuchsystem mit Milvus gepaart mit Towhee zur Feature -Extraktion. | - Jupyter Notebook - schneller Bereitstellung | - 10 Codezeilen für die Umkehrbildsuche - Umgekehrter Einkaufserlebnisse der Bildsuche mit Vova und Milvus umgekehrt | - VOVA Video Demo (auf Chinesisch) |
Umgekehrte Bildsuche mit Text umgekehrt Mit Milvus und Towhee. | - Jupyter Notebook | - 1. textbasiertes Bildsuche） - 2. Implementieren Sie den Prototyp in 5 Minuten | |
LAPPEN Frage Beantwortung von Chatbot mit Milvus und Towhee für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). | - Jupyter Notebook - schneller Bereitstellung | -Quicker erstellen Sie einen Gesprächs -Chatbot -Building ein intelligentes QA -System mit NLP und Milvus | -Video -Demo (auf Chinesisch) |
-Paddlepaddle (chinesischer Bot) -Paddlepaddle FAQ (auf Chinesisch) | |||
Abruf Erstellen Sie eine Textsuchmaschine mit dem Milvus- und Bert -Modell. | - Jupyter Notebook | - Mit Milvus und Bert | - Videodemo (auf Chinesisch) |
- Paddlepaddle Hybridsuche mit neuronalem Cross-Coder (auf Chinesisch) | |||
Empfehlungssystem Erstellen Sie ein KI-angetanter Filmempfehlungssystem mit Milvus, gepaart mit dem Deep-Learning-Framework von Paddlepaddle. | - Jupyter Notebook | - Milvus und Paddlepaddle (auf Chinesisch) | |
Video -Suche nach Bild Erstellen Sie eine Videoähnlichkeitssuchmaschine mit Milvus und Towhee. | - Jupyter Notebook | - Milvus -Video -Suche nach Bild - Erstellen eines Videoanalyse -Systems mit Milvus -Vektor -Datenbank | |
Video -Deduplizierung Erstellen Sie ein Video -Deduplizierungssystem, um kopierte Video -Sharing -doppelte Segmente zu erkennen. | - Jupyter Notebook | ||
Videosuche nach Text Suchen Sie nach übereinstimmenden oder verwandten Videos bei einem Eingabetxt. Verwendet Milvus und Towhee. | - Jupyter Notebook | - Implementieren Sie die Videosuche in 5 Minuten keine Tags erforderlich | |
Audioklassifizierung Erstellen Sie eine Audio -Klassifizierungsmotor mit Milvus & Towhee, um Audio zu klassifizieren. | - Jupyter Notebook | ||
Audio -Fingerabdruck Bauen Sie Motoren basierend auf Audio -Fingerabdrücken mit Milvus & Towhee wie dem Musikerkennungssystem. | - Jupyter Notebook | ||
Molekulare Ähnlichkeitssuche Bauen Sie ein Suchsystem für molekulare Ähnlichkeits mit Milvus zusammen, gepaart mit RDKit zur Cheminformatik. | - Jupyter Notebook | - Milvus Powers AI Drug Research (auf Chinesisch) | - Demo -Video (auf Chinesisch) |
Wir haben Online -Demos für Reverse -Image -Suche, Chatbot und molekulare Suche erstellt, mit denen jeder Spaß haben kann.
Der VectordBbench ist nicht nur ein Angebot von Benchmark-Ergebnissen für Mainstream-Vektor-Datenbanken und Cloud-Dienste, sondern auch Ihr Anlaufwerk für die endgültige Leistung und den Vergleich der Kostenwirksamkeit.
Beiträge zu Milvus Bootcamp sind von allen willkommen. Weitere Informationen finden Sie unter Richtlinien für den Beitrag.
? Treten Sie der Milvus -Community in Discord bei, um mit dem Milvus -Team und der Community zu chatten.
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? Für alle anderen technischen Unterstützung von Open Source Milvus, um Fehler zu diskutieren und zu melden, nehmen Sie sich mit Github -Diskussionen an.
? Wir haben auch eine chinesische Wechat -Gruppe.
