1. 概述1.1 问题描述底库xb中，有nb个d维向量；检索库xq中，有nq个同样维度的向量。要求对每个检索库中的向量，检索出在底库中（1）k个最近的向量（2）距离在s之内的所有向量。1.2 可选方案目前一直的方案： （1）faiss，功能很全，支持倒排、PQ量化、增删改查等各种功能。支持python和c++语言。非要用java的话，github上有个faiss4java，采用c版本rpc通信的形
现代信息检索
王老师的现代信息索引讲的很精彩，但是三节联排的课程总让我的注意力没办法太集中。在这里记录一下知识，也但是回顾了。支持布尔查询的索引办法，在给定一个查询的情况下，可能匹配到的结果非常的多，那么对匹配结果（文档）进行评分或者相关权重分析，就显得尤为重要。一、 参数化索引和域索引 通常的文档都有额外的结构（title，author，cont
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2024-01-05 22:51:41
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精确向量检索方法通常能够提供更高的准确性，确保返回与查询向量最相似的点。然而，精确检索通常计算开销较大，尤其在面
常见应用场景图片、视频、语音、文本等非结构化数据可以通过人工智能技术（深度学习算法）提取特征向量，然后通过对这些特征向量的计算和检索来实现对非结构化数据的分析与检索。针对向量检索常见的应用场景有[2]：图片识别：以图搜图，通过图片检索图片。具体应用如：车辆检索和商品图片检索等。视频处理：针对视频信息的实时轨迹跟踪。自然语言处理：基于语义的文本检索和推荐，通过文本检索近似文本。声纹匹配，音频检索。
本文将会介绍 Elasticsearch 向量搜索的两种方式。向量搜索提到向量搜索，我想你一定想知道：向量搜索是什么？向量搜索的应用场景有哪些？向量搜索与全文搜索有何不同？ES 的全文搜索简而言之就是将文本进行分词，然后基于词通过 BM25 算法计算相关性得分，从而找到与搜索语句相似的文本，其本质上是一种 term-based（基于词）的搜索。全文搜索的实际使用已经非常广泛，核心技术也非常成熟。但
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2023-10-24 08:36:17
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文章目录浅谈向量检索背景什么是向量什么是向量检索距离度量检索方法ANN的基本思路举个容易理解栗子举个正常的例子具体算法树方法KD-TreeAnnoyHash方法LSH 算法矢量量化方法乘积量化码本的建立码字搜索算法倒排乘积量化临近图方法HNSW 算法朴素想法Delaunay算法NSW 主要思想NSW构图NSW查找 浅谈向量检索背景索引一直被认为是检索引擎最重要的组成部分，之所以数据库能够快速的查
1、摘要vearch是对大规模深度学习向量进行高性能相似搜索的向量检索数据库，可以轻松应对海量的向量数据的存储和检索。vearch部署架构简单，提供RESTful Api 操作，使用起来非常方便。使用vearch作为向量检索服务，算法工程师可以更加专注于研究算法效果的提升。下面通过vearch 系统架构，功能特性，系统部署，系统应用，这几个方面进行介绍，从中会穿插介绍vearch的一些高级特性，旨
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2024-02-05 11:05:32
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在推荐和搜索场景下，召回recall是一个关键的步骤，这个步骤通常需要在海量的目标中，召回部分与用户特征相近的item，所以有一个快速，并且准去的算法是非常有必要的，HNSW(Hierarchical Navigable Small World)就是其中一种方法，当然HNSW也不止用于此。对于召回的场景下，每个需要进行召回的item已经用户的特征都是多维的，在多个特征维度的空间中，找到与用户特征最
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2024-03-29 11:28:44
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Annoy算法与Faiss相比，Annoy搜索，速度更快一点，主要目的是建立一个数据结构快速找到任何查询点的最近点。通过牺牲查询准确率来换取查询速度，这个速度比faiss速度还要快。是什么Annoy：最近邻向量搜索，原理/过程算法原理：先构建索引，对于每个二叉树都建立索引，在这里二叉树是随机构造的第一步：先随机找两个点，根据这两个点进行连线，找到垂直平分线，称为超平面。 第二步：在切分后
1. 基本原理与推荐系统不同的是，搜索系统比较重要的用户特征是query，信息检索的过程则是根据query，给用户返回doc集合。传统的检索系统，对文本进行切词， 然后每个词下面会生成一个倒排索引。 query查询时，则是对query进行分词，然后到对应的词进行直接召回即可实现，数据集合的返回。有了数据集之后，如何给doc排序是一个比较关键的问题，毕竟人的精力是比较有限的，在浩渺的知识大海里面，捞
数据结构分析Block与RowBatchdoris算子之间数据流的传递单位Block-Column，是在原有Tuple-RowBatch数据结构的基础上改进而来的，两者的关系大致为下图所示： 总体来看，Block和RowBatch存储的都是数据的一部分，但两者设计的维度不同。Block以Column作为单位，按列来存储若干行的数据，简单理解就是把Impala中的Tuple变为Column，并把多个
引用文章[7]的开篇，来表示什么是： 向量化搜索 人工智能算法可以对物理世界的人/物/场景所产生各种非结构化数据（如语音、图片、视频，语言文字、行为等）进行抽象，变成多维的向量。这些向量如同数学空间中的坐标，标识着各个实体和实体关系。我们一般将非结构化数据变成向量的过程称为 Embedding，而非结构化检索则是对这些生成的向量进行检索，从而找到相应实体的过程。非结构化检索本质是向量检索技术，其主
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2023-07-28 10:53:16
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本文介绍如何在向量检索时将结果按照字段值进行分组返回。
# Elasticsearch 向量检索
## 概述
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎，提供了全文搜索和分析功能。在实际应用中，我们经常需要对大量的文本数据进行相似度匹配和向量检索。本文将介绍如何在 Elasticsearch 中实现向量检索，并给出相应的代码示例。
## 向量检索
在传统的文本检索中，我们常常使用倒排索引来实现相关度排序和搜索。然而，在
原创
2024-01-10 01:57:17
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通用向量搜索服务faiss是个高效的向量搜索解决方案，经过测试对比，可以感受到它的飞速，关于faiss性能测试的见这里：faiss包装与性能对比这次开源的是使用faiss搭建的通用向量搜索服务。项目开源地址：https://github.com/xmxoxo/vector_server通用向量搜索服务 VectorServer基于faiss搭建的通用向量搜索服务，服务加载向量持久化文件, 同时可指
ES 如何实现向量搜索在 ES 的使用过程中，通过设置分词器可以灵活地按照文本字面实现搜索和查询。但是在某些场景下，向量搜索非常有必要，比如 CV 方面的以图搜图和 NLP 领域的语义搜索。较新的 ES 版本支持稠密向量搜索，详情如下。相关片段设置重在强调特定的关键点，需要根据自己具体使用的工具或方式进行改动或设置。设置 mappings此处重点就是 “dense_vector” 的 type 设
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2024-01-03 12:35:24
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一、向量检索介绍1.1 多模态信息的典型特点-非结构化信息可以被划分为两大类：当信息能够用数据或统一的结构加以表示，称之为结构化数据；当信息无法用数字或统一的结构表示，称之为非结构化数据。非结构数据与结构化数据相比较而言，更难让计算机理解。以搜索为例：需要将非结构化数据→转为结构化→再完成搜索；1.2 向量检索的定义与应用1.2.1 什么是向量检索？将物理世界产生的非结构化数据，转化为结构化的多维
文章目录算法思路IVF 倒排索引 向量相关的工程技术里最核心的当然是向量检索算法，即如何在海量向量里找到跟目标向量最相似的 K 个，又叫 topK。最简单地当然是暴力算法， 将目标向量与集合里每个向量的距离都算一遍，然后排个序，取前面 K 个就行了。 这样有个明显的问题，随着数据量增加，耗时会线性增长到无法接受的程度，比如我的数据日积月累，今天只要 10 毫秒，明天可能就需要 100 毫秒，后天
## 使用ES进行向量检索的步骤
在使用ES进行向量检索之前，我们需要先了解一下整个流程。下面是使用ES进行向量检索的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 准备数据 |
| 步骤二 | 创建索引 |
| 步骤三 | 添加向量数据 |
| 步骤四 | 进行向量检索 |
接下来，让我们逐步进行每一步的操作。
### 步骤一：准备数据
首先我们需要准备
原创
2024-01-09 22:46:14
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介绍这篇博客文章是关于向量搜索系列的续篇，基于前一篇文章，我们为向量搜索提供了一个概览，探讨了它与历史上基于倒排索引的方法的关系，目前有价值的可能用例，以及一些高级的实现方法。在这篇文章中，我们将通过实际的例子详细探讨ClickHouse与向量搜索的关系，并回答"什么时候应该使用ClickHouse进行向量搜索？"的问题。在我们的示例中，我们使用了一个ClickHouse Cloud集群，每个节点
