vector search
1.0.0
Векторные поисковые системы предоставляют для разработчиков возможность store векторы, структурированные вокруг определенных алгоритмов (т.е. KNN), и двигатель для compute аналогичных векторов (например, расстояние косинуса), чтобы определить, какие векторы связаны.
Этот репозиторий содержит всесторонний обзор ландшафта поиска в вектор, включающий учебные пособия, руководства, наилучшие практики и расширенное обучение. Пожалуйста, просмотрите раздел образования, чтобы узнать больше.
Вот как вы можете использовать векторную поисковую систему в архитектуре поиска приложения:
? ? Фонд - Узнайте основные концепции поиска информации на основе вектора.
? Варианты использования - понимайте, где имеет смысл использовать векторный поиск.
? Архитектура - Руководство по использованию векторного поиска в вашей архитектуре.
| # | Этикетка | Описание |
|---|---|---|
| 1 | Ключевое слово против векторного поиска | Разница между стандартным (TF-IDF) текстовым поиском и векторным поиском и когда использовать каждый. |
| 2 | Рукоятный векторный учебник | Прохождение построения вашего собственного редкого векторного векторного двигателя. |
| 3 | Плотный векторный учебник | Прохождение построения вашего собственного плотного векторного двигателя извлечения. |
| 4 | Поисковая система вектора атласа | Руководства, которые демонстрируют реализацию векторного поиска Mongodb Atlas. |
| 5 | Сравнения поиска вектора | Сравнение самых популярных векторных поисковых систем. |
| # | Этикетка | Описание |
|---|---|---|
| 1 | Сходство предложения | Определение того, насколько похожи на тексты. |
| 2 | Классификация токена | Классификация текста в предварительно определенные категории. |
| 3 | Вопрос и ответ | Строительные системы, которые автоматически отвечают на вопросы. |
| 4 | Персонализация | Использование данных клиента для персонализации результатов запроса. |
| 5 | Автоматическое создание синонимов | Обогащение сбора синонимов автоматически. |
| 6 | Суммирование | Реконструкция корпуса в меньшие слова. |
| 7 | Разговор | Генерация ответов диалога. |
| 8 | Поиск файлов | Поиск содержимого файлов по нескольким модальностям |
Развертывание модели в одном клике, которое никогда не покидает вашу учетную запись AWS
| # | Источник | Описание |
|---|---|---|
| 1 | Справочная архитектура | Общие лучшие практики для развертывания архитектуры поиска вектора в производстве. |
| 2 | Модель хостинга | Предложения о том, как размещать ваши векторные модели. |
| 3 | Модель версий | Общие лучшие практики для выпуска версий ваших моделей по мере их развития. |
| 4 | Обратная связь | Повторная оценка запроса, обучение на ранжирование и многое другое. |
| 5 | Выбор моделей | Какая модель лучше всего поддерживает ваши задачи, специфичные для домена? |
Хотя в вашем распоряжении сложная тема, в вашем распоряжении множество образовательных ресурсов.
Общая область образования.
Последний прорыв в области преобразования содержания человека (текст, изображения и т. Д.) В векторные представления. Трансформеры-это модель глубокого обучения, которая использует «самоутверждение» и дифференциально взвешивает значение каждой части входных данных.
Чтобы определить, что считается актуальным, компьютеры должны измерить расстояние между точками, в данном случае векторы.
Этот репозиторий не был бы возможно без нескольких ключевых людей:
Это живое хранилище, которое будет развиваться, когда я изучаю, а ландшафт изменяется. Пожалуйста, подпишитесь на изменения соответственно через:
