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标签: 向量检索 共 10 个结果.
语义向量召回之 ANN 检索
作者:蘑菇先生学习记 大规模特征向量检索算法总结 (LSH PQ HNSW) 本篇文章主要介绍 KDD 2020 Applied Data Science Track Papers 中的一篇来自 Facebook 的语义检索文章,Embedding-based Retrieval in Facebo ....
star2017
1年前
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贝壳找房 | 基于 Milvus 的向量搜索实践(二)
贝壳找房 | 基于 Milvus 的向量搜索实践(一) 摘要: 此篇为该系列文章第二部分,第一部分主要讲基本概念、背景、选型及服务的整体架构;本部分主要讲针对低延时、高吞吐需求,我们对 Milvus 部署方式的一种定制;第三部分主要讲实现数据更新、保证数据一致性,以及保证服务稳定及提高资源利用率做的 ....
star2017
1年前
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58 同城向量检索平台架构实践
陈泽龙,58 同城 AI Lab 后端工程师 导读: 向量检索在很多 AI 场景都会应用到,例如:在推荐系统中,召回环节基于用户向量计算其最相似的 N 个物品向量;在问答系统中,基于问题向量匹配相似的 N 个问题;在视频或图像检索中,通过对视频截图提取向量,然后搜索相似图像及图像对应的视频。 背景 ....
star2017
1年前
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大规模特征向量检索算法总结 (LSH PQ HNSW)
向量检索基本概念 向量从表现形式上就是一个一维数组。我们需要解决的问题是使用下面的公式度量距离寻找最相似的 K 个向量。 [图片] 欧式距离: 两点间的真实距离,值越小,说明距离越近; 余弦距离:就是两个向量围成夹角的 cosine 值,cosine 值越大,越相似; 汉明距离:一般作用于二值化向量 ....
star2017
1年前
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贝壳找房 | 基于 Milvus 的向量搜索实践(一)
摘要: 本系列文章分为三部分,第一部分主要讲基本概念、背景、选型及服务的整体架构;第二部分主要讲针对低延时、高吞吐需求,我们对 Milvus 部署方式的一种定制;第三部分主要讲实现数据更新、保证数据一致性,以及保证服务稳定及提高资源利用率做的一些事情。 1.名词解释 Milvus[1]:一种基于 F ....
star2017
1年前
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KDD'21 | 淘宝搜索中语义向量检索技术
转载自蘑菇先生学习记 今天带来一篇论文的分享,KDD'21的Applied Data Science Track中,淘宝搜索发表的一篇EBR文章[9]:Embedding-based Product Retrieval in Taobao Search 。论文要讨论的几大问题提前预览下: 搜索场景中 ....
star2017
1年前
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阿里飞猪林睿:从核心因子预估 > 实体识别,如何实现文本和空间的搜索相关性?
[图片] 分享嘉宾:林睿 阿里巴巴 算法专家 编辑整理:李鹏 重庆邮电大学 出品平台:DataFunTalk 导读: 随着人们生活质量不断提高,出门旅行逐渐成为大众喜爱的消遣方式,酒店预定则是出游必不可少的一环。为了让用户拥有更好的体验,满足用户各种个性化地搜索,从而让用户在最短时间内找到心仪的酒店 ....
star2017
1年前
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来也技术 | 向量检索使用场景和关键技术
深度学习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,变成多维的表示向量。 物理世界的关系可以通过表示向量的距离数学运算得到。 [图片] ** ** 一.向量检索的意义 深度学习最重要的作用就是“表示学习”【1】,简单来说,就是把对象通过深度模型 ....
star2017
1年前
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郭人通:向量数据库及 Embedding 流水线
[图片] 分享嘉宾:郭人通博士 Zilliz 合伙人&研发总监 编辑整理:梁胜文 中科院计算所 出品平台:DataFunTalk 导读: 随着移动设备与应用的繁荣发展,非结构化数据例如图像、视频、音频等呈现爆炸式增长。针对海量的非结构化数据进行分析与检索成为企业关注的焦点。相比于结构化数据, ....
star2017
1年前
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「繁星」:快手搜索在向量检索方向的探索和实践
张存义 快手技术团队 2021-11-29 稿 背景及挑战 随着深度学习的不断发展和落地,图片、视频、音频、用户行为、爱好等非结构化数据得以通过向量进行表征,随之而来在快手内部搜广推、安全、内容理解等多个业务场景中便衍生出了大量且相近的K近似最近邻检索需求,如何高效服务好这一系列需求成为一个重要的方 ....
star2017
1年前
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