vector_search_engine

ベクターデータベースプロジェクトを織ります

概要とセマンティック検索デモを織ります

By：Candace Edwards Email：[email protected]

これはICS691Bの最終プロジェクトです：ビッグデータ分析、2022年秋。提出：12/15/22

このプロジェクトでは、Weaviate Coreノードの関連するアーキテクチャを調査し、織物を使用してベクターデータベースを実装し、3次元低下アルゴリズムを適用して、ベクトルデータの2Dおよび3Dの視覚化を提供しました。

このプロジェクトのデータは、UH Manoa Spring '23登録ページとコースカタログページを削ることで収集されます。最終的に、コース名、コースの説明、部門、インストラクターなどのコース情報を使用して、データベースオブジェクトを構築し、データを作成します。

成果物

• 最終的なプロジェクトノートブックは次のとおりです： `cedwards_ics691b_final_weaviate.ipynb`
• webscrapeディレクトリ/ファイルのpythonコード： `code/data_util.py`
• データフレームディレクトリ/ファイルのデータ： `data/data_df.csv`
• ベクトル埋め込みnumpyディレクトリ/ファイル： `data/embeddings.npy`

概要：

I.プロジェクトの概要
ii。概要を織ります
----アーキテクチャの概要
----ベクターとベクトルインデックス
------ Knn vs Ann
------ HNSW
iii。ベクトルデータベースのデモンストレーション
----データとベクトル
----データベースインスタンスを織ります
----セマンティック検索クエリ
IV。視覚化
---- PCA
---- t-sne
---- UMAP
V.結論

その他：

ドラフト/サンドボックス： working_draft.ipynb