概述 不管是搜索系统还是推荐系统中，向量召回都是一个不可或缺的一个部分，担负着重要的作用。...为应对大规模数据问题，通常采用多阶段的架构，分为召回，粗排，精排，重排等多个步骤，每一个阶段的数据量会极大较少，为后续的精细化排序节约大量的时间，可以由下图所示： 而向量召回属于召回阶段，以搜索为例，...Facebook于2020年公布了其向量召回系统[1]。Facebook将向量召回应用在社交网络的搜索中，针对其场景的特殊性，提出将用户的上下文环境考虑进query的向量中。...特征工程 在FaceBook的向量搜索中，基于其特定的场景，使用到的特征包括query和document的文本特征、位置特征、社交Embedding特征。 文本特征。...在文本特征中使用的是字符n元组，这样，相比词n元组，得到的模型效果更好。 位置特征。在本地广告、小组或事件的搜索场景中，位置匹配是很重要的。query侧增加搜索人的城市，地区，国家和语言。
另一方面，我们之所以现在这么关注向量搜索，实际上我们的内驱力更多地来自于与大模型相结合以提升理解能力、总结能力、交互能力与生成能力。然而，大模型的使用并不依赖于向量搜索！...在本文中，我们将探索向量搜索的世界，并分析为什么仅有向量搜索是不够的。我们将从以下几个方面进行讨论： 向量搜索是什么？它有什么优势和局限性？ 什么时候应该使用向量搜索？什么时候应该使用其他搜索技术？...什么时候应该使用向量搜索？什么时候应该使用其他搜索技术？ 向量搜索并不是一种万能的搜索技术，它并不适合所有的场景和需求。我们需要根据不同的因素，如数据源，用户，需求等，来选择合适的搜索技术。...但这里需要注意的是，无论是跨语言还是跨模态，尽管我们应该在这种场景中选择使用向量搜索，但这并不意味着向量搜索是唯一的选择。 另外，这种选择应该是灵活可变的。...毕竟，我们的主要目标是能够高效、准确地找出相关的文档来作为背景知识，将其与问题一起交给大模型处理。如何搜得快、搜得准、能适应足够多的使用场景，绝不应该是只使用基于密集向量的向量相似性搜索来解决的。
向量数据库：使用Elasticsearch实现向量数据存储与搜索 一、简介 Elasticsearch在7.x的版本中支持 向量检索[2] 。...出于这个原因，建议使用查询参数来限制匹配文档的数量（类似二次查找的逻辑，先使用match query检索到相关文档，然后使用向量函数计算文档相关度）。 ...例如，不要在循环中使用这些函数来计算文档向量和多个其他向量之间的相似性。如果需要该功能，可以通过直接访问向量值来重新实现这些函数。...为了更好的利用DSL优化器，可以使用参数的方式提供一个查询向量。 4. 检查缺失值：如果文档中没有用于执行向量函数的向量字段的值，会抛出错误。...：使用Elasticsearch实现向量数据存储与搜索 [2] 向量检索: https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/e8c382f89553e3a7aaafa88a5934288c1192acdc
概述 前面已经介绍了多个搜索召回中的向量召回算法，如Facebook的EBR，Que2Search，京东的DPSR。...在MGDSPR中着重要解决的问题是如何优化相关性的问题，这一点在其他的文章中很少提及，但是搜索中的相关性问题对于向量召回来说是避不开的一个问题，而且是一个较难解决的一个问题。 2....这里直接对分词后的词向量取均值，而没有使用序列的方式学习，文中给出的解释是关键词缺乏语法结构，但是在 q_{seg\_seq} 中却对分词结果使用了Transformer，这一点是存在矛盾的。...相关性控制模块 在搜索系统的向量召回中，存在很大的相关性的问题，尽管在模型上已经对query进行多粒度的建模，但是对于电商系统来说，还存在着品牌，型号，类目，颜色等更细粒度的相关性，为了能对系统具有更好的相关性控制能力...，这部分在我们的实际使用中是可以选择性使用的。
最近我们需要对行业知识库进行建模，其中可能会涉及到实体匹配、模糊搜索、向量搜索等多种召回和算分方式，最终我们选择了通过 ES 7.X （最终选择 7.10）里的新功能，Dense vector 帮忙一起完成这部分的需求...2、技术选型 2.1 解决方案需求 支持向量搜索 支持多维度筛选、过滤 吞吐速率 学习、使用成本 运维成本 2.2 使用场景设计 离线数据准备 在离线数据构建完成后，存入该引擎 引擎对数据中各字段进行索引...，我们更倾向于使用 ES 的原生功能，所以选择 ES 的原生向量搜索功能作为我们的最终选择。...从多数据源采集数据 数据清洗及预处理 通过算法引擎提取知识 通过算法引擎将知识转换为向量 将知识的基础信息连同向量数据存入 ES 3.2 在线数据召回部分 从前端获取搜索条件 通过 query 理解模块进行检索条件解析...从 ES 中进行搜索 对结果进行分数调整 返回前端 4、ES 向量搜索的使用示例 4.1 索引设计 Settings： { "settings": { "number_of_shards
在这篇文章中，我们将介绍多语言向量搜索。我们将使用 Microsoft E5 多语言嵌入模型，该模型在零样本和多语言设置中具有最先进的性能。...我们将介绍多语言嵌入的一般工作原理，以及如何在 Elasticsearch 中使用 E5。图片近年来，向量搜索席卷了搜索和信息检索领域。...向量搜索是促进大型语言模型 (LLM) 的重要上下文来源，它为生成式 AI 时代越来越多的现代搜索体验提供动力。为什么要使用多语言嵌入？...当研究人员第一次开始使用和训练向量搜索的嵌入模型时，他们使用了他们能找到的最广泛可用的数据集。然而，这些数据集往往都是英语。查询是英文的，维基百科索引的文章也是英文的。...通常我们谈论向量搜索克服了词法搜索的语义不匹配和词汇不匹配的限制。语义不匹配是指我们在查询中使用的标记（单词）与索引文档中的形式相同，但含义不同的情况。
性能测试表明，将 Tantivy 的全文搜索引擎库集成到向量搜索中可以显著提高速度和性能。...为了增强文本搜索功能，MyScaleDB，一个针对向量搜索进行了 优化 的 ClickHouse 开源分支，集成了 Tantivy，一个全文搜索引擎库。...它还使在检索增强生成 (RAG) 中 利用 MyScaleDB 的用户受益，其中使用了大语言模型 ( LLM )，结合向量和文本搜索以提高准确性。...由于 Tantivy 是用 Rust 编写的，因此可以使用 Corrosion 轻松地将其与 C++ 程序集成。...集成过程 为 Tantivy 构建 C++ 封装器 原始 Tantivy 库不能直接在 MyScaleDB 中使用。
向量搜索:也叫最邻近搜索，是指按照一定的相似/距离算法[9-12]，从指定集合中搜索(计算)出与输入的某个向量最相似的N个向量(即topN)。...2.背景 随着计算机技术及机器学习技术的发展，特征向量作为一种对多媒体数据(复杂文本、语音、图片)的描述方式，逐渐成熟起来，而向量搜索(向量相似计算)也逐渐成为一种通用的需求。...近些年，贝壳找房业务迅猛发展，在搜索、推荐、图谱、智能客服等业务场景下，对向量搜索提出了比较强的需求。...面对多业务的需求，结合对业界已有工具的调研，最终选择了milvus做为底层引擎，建设了一个通用的向量搜索平台，以解决向量相似计算这个共性的问题。 3....应用层:应用层的定位是面向使用方，提供通用的向量搜索能力，同时屏蔽掉底层引擎的细节；应用层主要分为读模块、写模块以及管理模块。
1.遇到了哪些问题 在项目调研、实施以及最终上线使用过程中，我们遇到了不少的问题，包括： 如何解决在满足响应时间的条件下，解决横向扩展的问题。...2.低时延、高吞吐的要求 互联网垂直搜索领域，特别是电商行业，对于特定业务的搜索，热数据的量级一般是可控的(百万级、千万级)，一般情况下，对响应时间和整体的吞吐量(QPS)都有比较高的要求。...，单个查询的响应时间提升，使用多个物理资源来分担单个查询的开销。...在这种情况下，通过实验发现，分段存储数据反而会使用整体的响应时间变差，因此，我们下面讨论的场景都是数据存储在一个段内。...但是，在互联网垂直搜索领域，特别是电商行业，热数据一般量级并不大，完全可以放在一个分段（文件）中。
1.数据存储方案 第二篇中我们解决了部署方案的问题，接下来要考虑的是数据如果存储。在分布式部署情况下，Milvus是需要使用Mysql来存储元数据的[1]。...Milvus分布式部署时，数据只会写一份，如何实现数据的分布式使用呢？...由于底层资源使用对等的两份，如何没有特别的处理，不可避免会造成资源的浪费，后面内容会专门讨论解决这个问题的方案。 ? 图4 T+1数据更新策略 3....数据写入操作可以并发进行，以保证整体的写入吞吐量，但是需要使用方保证，结束写操作需要在所有写入操作之后。...方案1在实现同步阻塞方案效果的基础上，还兼顾了使用方与向量服务之间的可能网络异常(写入成功，但是没有返回给业务方，业务方重试，导致数据写入重复；Milvus在0.8.0下不能去重)；但是，增加了额外的开销
图片想知道向量搜索如何帮助您交付您的客户期待已久的搜索体验就像，即使你不知道术语也能找到你想要的东西或搜索非结构化数据，如图像这个视频解释了传统的基于关键字的搜索的局限性以及通过向量搜索实现的语义搜索如何克服它们视频内容电子商务是一个很好的开始用例客户搜索有时不知道他们真正需要什么或者元数据缺失或不正确比方说...，搜索一下有条纹的蓝色T恤你会搜到一堆T恤衫但是，只有一些有条纹有些不是蓝色的有些不是T恤此演示中电子商务网站使用传统搜索这依赖于匹配的关键字匹配不良可能是由于文字描述不准确或者你的搜索引擎可能会使用其他因素对结果进行重新排序这就像是购买了哪些产品让我们来看看图像相似性搜索是如何提升这种体验的更上一层楼在这里...，您可以看到一个原型应用程序，它对产品描述和图像使用向量搜索如您所见，这种语义搜索会产生更多相关匹配你可以通过查找类似的产品来跟进它在幕后采用图像相似性搜索它的最新结果是产生了一系列非常好的匹配让我们来看看这在幕后是如何运作的在这里...，我登录到加载了相同电子商务数据的elastic集群第一您的文本查询需要矢量化将其转换为数字表示使用嵌入模型在这里您可以看到我们发出的查询让我们将其转为向量你在这里看到了吗接下来，您需要获取该向量并发出一个...KNN查询这是向量这将会找到最近的邻居相对于您的查询现在我们可以获取返回的第一个结果并调出相应的图像在您的数据库中如果你还记得这与一分钟前在互动应用中获取的图片完全相同使用向量搜索用户可以找到他们的意思不仅搜索文本还包括其他非结构化数据
为了实现搜索性能，向量数据库执行以下操作： 将向量写入存储层（理想情况下具有高性能特性）。 计算新向量与向量空间中已存在的一些向量采样之间的距离。 使用这些距离构建索引以优化搜索性能。...从源数据到有意义的向量表示的映射是使用 AI 训练的嵌入模型实现的，以创建一个向量空间，其中相似的概念彼此紧密映射。更一般地说，向量空间是这样的：向量之间的相对距离表示它们之间的概念距离。...一种简单但效率低下的解决方案是计算所有向量之间的距离。在实践中，使用索引是最佳实践。索引是一种数据结构，例如树或图，它本质上对空间信息进行编码，从而允许检索更快地收敛到向量空间的正确位置。...因此，理解和选择正确的向量搜索算法实现对于针对每个用例优化向量数据库解决方案至关重要。 有哪些流行的向量搜索算法？ 向量搜索背后的最流行（几乎是唯一）算法是最近邻算法。...复杂度为 O(n)：当使用维度为 300 的 Word2vec 向量查询包含 1 亿个向量的数据库时，您需要 300 亿次操作才能检索您（精确的！）最相似的 k 个向量。
一、Vector类搜索向量中的元素常用方法 1.Object firstElement()：返回的是这个向量的第一个元素。...二、Vector类获取向量的基本信息常用方法： 1.int capacity() :返回的是这个向量的当前容量。...五、总结 本文主要介绍了Vector类搜索向量中的元素常用方法、Vector类获取向量的基本信息常用方法、Vector类的void setSize(int newSize)方法是设置集合的容量大小、void...Vector类搜索向量中的元素常用方法有firstElement()方法是返回向量的第一个元素、lastElement()方法是返回向量的最后一个元素、ElementAt(int index)方法返回指定...Vector类获取向量的基本信息常用方法有capacity()方法返回的是这个向量的当前容量、size()方法返回的是这个向量的元素数。通过本文的学习，希望对你有所帮助！
这些数据库专用于向量搜索，专注于使用各种机器学习模型。然而，它们可能缺乏传统的数据库功能，例如事务、分析、数据复制等 Elasticsearch 在 2019 年增加了向量搜索功能。...向量数据库使用不同的方法进行搜索，包括**近似最近邻 (ANN)**搜索技术（如散列和基于图形的搜索）。 注意：要理解什么是 ANN，请想象一下，您有一个拥有数百万本书的大型图书馆。...为了解决这个问题，我们可以使用余弦相似度公式，该公式考虑了向量长度------向量点积除以其幅度的乘积。 这个概念是向量搜索的精髓。...该模型将文本转换为向量，其中每个维度对应一个唯一的单词，值可能是单词出现的二进制指示符、出现次数或基于其频率和逆文档频率（称为 TF-IDF）的单词权重，这反映了单词对集合中文档的重要性。...向量特征：密集向量 传统的文本搜索方法（如TF-IDF）已经存在了几十年，它们会产生依赖于词频的稀疏词向量。主要问题是什么？它们通常忽略了单词的使用背景。
结果是，使用高维向量进行精确相似性搜索没有捷径；为了获得对数时间复杂度的结果，我们需要使用近似最近邻(ANN)算法，这带来了以下领域的挑战。...还有许多其他向量索引算法可以使用——FAISS实现了其中许多——但要么构建太慢，要么搜索太慢，要么召回率太低(有时兼具三者)无法作为通用解决方案。...考虑Astra DB的简单AI聊天机器人应用示例。这是一个关于RAG的最纯粹的应用，它使用向量搜索为大语言模型提供适当的文档，以回答用户的问题。...从这个第二个例子可以清楚看出，应用不仅需要经典查询功能和向量搜索，而且它们经常需要在同一个查询中使用两者。...因为SAI允许创建自定义索引类型，所有的索引都绑定到Cassandra SSTable和压缩生命周期，所以Astra DB可以轻松地允许开发人员无缝混合使用布尔逻辑、基于词条的搜索和向量搜索，而无需管理和同步独立系统的额外开销
向量也使用相同的方式集成：新向量在索引时缓冲到内存中。当超过索引缓冲区的大小或必须使更改可见时，这些内存中的缓冲区将被序列化为段的一部分。...近似向量搜索通过knn 部分在 Elasticsearch 的 _search API 中公开。使用此功能将直接利用 Lucene 的向量搜索功能。...增量快照向量是段的一部分，这一事实有助于快照通过利用两个后续快照通常共享其大部分段（尤其是较大的段）这一事实来保持增量。使用就地突变的单个 HNSW 图不可能实现增量快照。...过滤和混合支持直接集成到 Lucene 中还可以与其他 Lucene 功能高效集成，例如使用任意 Lucene 过滤器预过滤向量搜索或将来自向量查询的命中与来自传统全文查询的命中组合起来。...使用单个共享 HNSW 图而不是多个段来实现索引和搜索的这种分离是不可能的，除非每次需要在新搜索中反映更改时通过网络发送完整的 HNSW 图。
一个容器中的所有对象都必须是同一种类型的。 用 vector之前，必须包含相应的头文件。...使用模板可以编写一个类定义或函数定义，而用于多个不同的数据类型。...因此，我们可以定义保存 string 对象的 vector，或保存 int 值的 vector，又或是保存自定义的类类型对象vector。使用类模板时只需要简单了解类模板是如何定义的就可以了。...则以下几种都是成立的 vector k;//向量 vectorkk;//int指针的向量，以后再详细斟酌 vector*kkk;//vector向量指针 vector*kkkk;//int指针的向量指针（对比int*p理解，指针变量前面的“*”表示该变量的类型为指针变量，p是指针变量名，而不是*p） vector 不是一种数据类型，而只是一个类模板，可用来定义任意多种数据类型
写在前面 在上一篇文章《使用 Redis 构建轻量的向量数据库应用：图片搜索引擎（一）》中，我们聊过了构建图片搜索引擎的两个主要流程中的第一部分，关于如何将图片等数据集制作成向量并构建可查询的向量索引，...与将图片处理为向量类似的是，下面的函数我们会将我们传入的文本内容“astronaut” 转换为 Redis 搜索可以使用的数据类型（昨天文章有提，不再展开）： # 调用模型获取文本的 embeddings...如果你想只使用向量检索，并且尽可能准确的搜索到所有的最接近的图片内容，那么直接进行分区优化就是最好的方案，在不影响搜索精度的前提下，我们能够获得非常大的性能提升。...那么，在搜索的时候，就不单单能够通过“关键词”的向量和“图片”向量的相似度来返回结果了，还可以直接使用“关键词”的文本向量和“图片描述”的文本向量进行相似匹配。...如果你想了解这块相关的内容，还可以阅读这篇文章《向量数据库入坑：传统文本检索方式的降维打击，使用 Faiss 实现向量语义检索》，在此就不赘述啦。
以及基于 Redis 来快速实现一个高性能的本地图片搜索引擎，在本地环境中，使用最慢的稠密向量检索方式来在一张万图片中查找你想要的图片，总花费时间都不到十分之一秒。...给月底即将发生的一场分享中的“命题作文”补充一些详细的实践教程：《使用向量数据库快速构建本地轻量图片搜索引擎[1]》。...这篇分享中提到的“图片搜索引擎”的话题，我在一年前就写过啦：《向量数据库入坑：使用 Docker 和 Milvus 快速构建本地轻量图片搜索引擎[3]》。...这里我们使用最简单的平面索引，这种索引方式的内存使用量最低，因为会采取遍历式搜索，所以别名被称为“暴力搜索”。...引构建完毕后，我们就能够使用程序来进行向量查询检索啦。 实现以图搜图功能 图片搜索引擎，可以有很多能力，我们先来实现相对技术含量最高的一种：以图搜图。
写在前面 在上一篇文章《使用 Redis 构建轻量的向量数据库应用：图片搜索引擎（一）[1]》中，我们聊过了构建图片搜索引擎的两个主要流程中的第一部分，关于如何将图片等数据集制作成向量并构建可查询的向量索引...与将图片处理为向量类似的是，下面的函数我们会将我们传入的文本内容“astronaut” 转换为 Redis 搜索可以使用的数据类型（昨天文章有提，不再展开）： # 调用模型获取文本的 embeddings...如果你想只使用向量检索，并且尽可能准确的搜索到所有的最接近的图片内容，那么直接进行分区优化就是最好的方案，在不影响搜索精度的前提下，我们能够获得非常大的性能提升。...使用沃罗诺伊图单元拆分数据后的示意图 而如果，数据量极大，我们希望尽可能节约向量数据库使用的内存或磁盘空间，则可以采用量化分区的方案。...那么，在搜索的时候，就不单单能够通过“关键词”的向量和“图片”向量的相似度来返回结果了，还可以直接使用“关键词”的文本向量和“图片描述”的文本向量进行相似匹配。
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