vector search
1.0.0
Mesin pencari vektor menyediakan kemampuan pengembang untuk store vektor yang terstruktur di sekitar algoritma tertentu (yaitu KNN), dan mesin untuk compute vektor serupa (seperti jarak cosinus) untuk menentukan vektor mana yang terkait.
Repositori ini memberikan tinjauan komprehensif tentang lansekap pencarian vektor yang termasuk tutorial, panduan, praktik terbaik, dan pembelajaran yang diperluas. Harap tinjau bagian pendidikan untuk mempelajari lebih lanjut.
Berikut adalah bagaimana Anda dapat menggunakan mesin pencari vektor dalam arsitektur pencarian aplikasi Anda:
? ? Foundation - Pelajari konsep inti pengambilan informasi berbasis vektor.
? Gunakan kasus - pahami di mana masuk akal untuk menggunakan pencarian vektor.
? Arsitektur - Panduan tentang Cara Menggunakan Pencarian Vektor dalam Arsitektur Anda.
| # | Label | Keterangan |
|---|---|---|
| 1 | Kata kunci vs pencarian vektor | Perbedaan antara pencarian teks standar (TF-IDF) dan pencarian vektor dan kapan menggunakan masing-masing. |
| 2 | Tutorial vektor jarang | Walkthrough membangun mesin ekstraksi fitur vektor jarang Anda sendiri. |
| 3 | Tutorial vektor padat | Panduan membangun mesin ekstraksi fitur vektor padat Anda sendiri. |
| 4 | Mesin pencari vektor atlas | Panduan yang menampilkan implementasi pencarian vektor Mongodb Atlas. |
| 5 | Perbandingan Pencarian Vektor | Perbandingan mesin pencari vektor paling populer. |
| # | Label | Keterangan |
|---|---|---|
| 1 | Kesamaan kalimat | Penentuan seberapa mirip dengan teks. |
| 2 | Klasifikasi Token | Klasifikasi teks ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya. |
| 3 | Pertanyaan dan menjawab | Membangun sistem yang secara otomatis menjawab pertanyaan. |
| 4 | Personalisasi | Menggunakan data klien untuk mempersonalisasi hasil kueri. |
| 5 | Pembuatan Sinonim Otomatis | Memperkaya Koleksi Sinonim Secara Otomatis. |
| 6 | Peringkasan | Rekonstruksi korpus menjadi lebih sedikit kata. |
| 7 | Percakapan | Generasi Respons Dialog. |
| 8 | Pencarian file | Cari isi file di beberapa modalitas |
Penyebaran model satu klik yang tidak pernah meninggalkan akun AWS Anda
| # | Sumber | Keterangan |
|---|---|---|
| 1 | Arsitektur referensi | Praktik terbaik umum untuk menggunakan arsitektur pencarian vektor dalam produksi. |
| 2 | Model Hosting | Saran tentang cara meng -host model vektor Anda. |
| 3 | Versi model | Praktek terbaik umum untuk versi model Anda saat berkembang. |
| 4 | Loop umpan balik | Kueri peringkat ulang, belajar-ke-peringkat dan banyak lagi. |
| 5 | Memilih model | Model mana yang paling mendukung tugas khusus domain Anda? |
Meskipun topik yang menantang untuk dipahami, ada banyak sekali sumber pendidikan yang Anda inginkan.
Bidang pendidikan menyeluruh.
Terobosan terbaru di bidang mengubah konten manusia (teks, gambar, dll.) Menjadi representasi vektor. Transformers adalah model pembelajaran yang mendalam yang memanfaatkan "perhatian diri", dan secara berbeda menimbang pentingnya setiap bagian dari data input.
Untuk menentukan apa yang dianggap relevan, komputer perlu mengukur jarak antara titik, dalam hal ini vektor.
Repositori ini tidak akan mungkin terjadi tanpa beberapa orang kunci:
Ini adalah repositori hidup dan akan berkembang saat saya belajar dan perubahan lanskap. Harap berlangganan perubahan sesuai melalui:
