向量检索

关于对向量检索研究的一些学习资料整理

官方学习资料主要是的学习资料是， 官方文档和官方博客。相关文章还是挺多挺不错的他们更新也比较及时。有最新的东西都会更新出来。es scdn官方博客这里简单列一些，还有一些其他的，大家自己感兴趣去看。什么是向量数据库 Elasticse…

es检索之复合检索

背景：向量检索是文本相似度检索，现在增加新的字段进行过滤，如果以filter方式进行过滤，那么最终结果不保证有topK个，甚至一个都没有，因为它是先进行topK个向量召回，再进行filter。当然有人建议采用scriptScore方式进行检索，但此方式可能造成请求压力过大，内存消耗。 …

Esimcse：Enhanced Sample Building Method for Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Embedding论

1 Abstract simcse： 两个文本不同dropout放到transformer里面，无监督来学习可能的缺点：embedding的时候，两个句子的长度都是一致的，这里可能会有biased，因为线上可不是这样的。实验统计观察，发现…

大数据向量检索的细节问题

背景：现有亿级别数据（条数），其文本大小约为150G，label为字符串，content为文本。用于向量检索，采用上次的试验进行，但有如下问题需要面对： 1、向量维度及所需空间向量维度一版采用768的bert系列的模型推理得到，openai也有类似的功能，不过是2倍的维度（即1536），至…

【学习总结】文本语义召回相关文章学习【向量召回】【召回优化】

一、总结二、【学习】基于向量的深层语义相似文本召回？你需要bert和faiss 【原文】https://zhuanlan.zhihu.com/p/197708027 keras 文本匹配模型集合，适合中文，参考matchzoo和其他text matching的代码实现【相关代码】https://github.com/…

释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握[1.安装部署篇]，支持Linux/Windows部署安装

搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战（含码源）专栏详细介绍：搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术…

向量检索基础方法总结

一、向量检索图解总结原文： 大规模特征向量检索算法总结 (LSH PQ HNSW)：https://www.6aiq.com/article/1587522027341 「向量召回」相似检索算法——HNSW：https://mp.weixin.qq.com/s/dfdNj9CZ3Kj2UwDr9PQcVg 二、原始内容 2.1 基础概念 …

强大的向量数据库：Milvus

在推荐系统中，向量的最邻近检索是极为关键的一步，特别是在召回流程中。一般常用的如Annoy、faiss都可以满足大部分的需求，今天再来介绍另外一个：Milvus Milvus Milvus不同于Annoy、faiss这类型的向量检索工具，它更是…

释放搜索潜力：基于Docker快速搭建ES语义检索系统（快速版），让信息尽在掌握

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ElasticSearch：实现高效数据搜索与分析的利器！项目中如何应用落地，让我带你实操指南。

1.难点解答收集到几个问题： elasticsearch是单独建一个项目，作为全文搜索使用，还是直接在项目中直接用？ ES 服务器是要单独部署的，你可以把 ES 理解为 Redis。新增数据时，插入到mysql中，需不…

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数、聚合功能等详解]

Elasticsearch Relevance Engine—为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数、聚合功能等详解] 今天要介绍的 Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE™)，提供了多项用于创建高度相关的 AI 搜索应用程序的新功能。ESRE 站在 Elastic 这个搜索领域的巨人…

参考文档：https://talks.anghami.com/blazing-fast-approximate-nearest-neighbour-search-on-apache-spark-using-hnsw/ HNSW参数调优文档：https://github.com/nmslib/hnswlib/blob/master/ALGO_PARAMS.md spark 运行HNSW向量检索分为以下三步 1 创建H…

再仔细品品Elasticsearch的向量检索

我在es一开始有向量检索，就开始关注这方面内容了。特别是在8.X之后的版本，更是如此。我也已经把它应用在亿级的生产环境中，用于多模态检索和语义检索，以及RAG相关。也做过很多的优化：ES 8.x 向量检索性能测试 & 把…

语义检索系统【全】：基于milvus语义检索系统指令全流程-快速部署版

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DashVector - 阿里云向量检索服务

DashVector 文章目录 DashVector一、关于 DashVector二、使用 DashVector 前提准备1、创建Cluster：2、获得API-KEY3、安装最新版SDK 三、快速使用 DashVector1. 创建Client2. 创建Collection3、插入Doc4、相似性检索5、删除Doc6. 查看Collection统计信息7. 删除Coll…

释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握[1.安装部署篇--简洁版]，支持Linux/Windows部署安装

搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战（含码源） 专栏详细介绍：搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲…

推荐系统的向量检索工具: Annoy Faiss

在推荐系统的召回阶段，如Youtube DNN和DSSM双塔模型，向量的最邻近检索是必不可少的一步。一般的做法不会让模型在线预测召回，而是先离线将向量存储，然后在线上进行向量的最邻近检索，作为模型的召回。例如&#xff…

全新Self-RAG框架亮相，自适应检索增强助力超越ChatGPT与Llama2，提升事实性与引用准确性

全新Self-RAG框架亮相，自适应检索增强助力超越ChatGPT与Llama2，提升事实性与引用准确性 1. 基本思想大型语言模型（LLMs）具有出色的能力，但由于完全依赖其内部的参数化知识，它们经常产生包含事实错误的回答，尤其在长尾知识中。为了解决这一问题，之前的研究人员提出了…