大规模向量检索

最新推荐文章于 2024-11-19 03:21:35 发布
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本文深入探讨了图像检索中的关键技术——向量索引，解释了如何通过高效的数据结构来快速查找相似图像。文章详细阐述了向量空间模型，并介绍了几种常见的向量索引方法，如kd树、LSH（Locality Sensitive Hashing）和ANN（Approximate Nearest Neighbor）算法，以及它们在大规模图像检索中的应用。同时，还讨论了这些方法在实际场景中的优缺点及优化策略。
向量检索原理
Android_chunhui的专栏
12-11 738
查询阶段：从指定起始点A开始，从相邻点（未访问过的）中选择m个距离查询向量Q最近的点加入到结果集中，所有相邻点加入候选队列，从候选中选择距离Q最近的点B，继续选择它最近m个相邻点，如果新发现的相邻点距离比原有结果集的更小，替换结果集中的点，重复上述过程，直到候选集中点都被访问过。距离计算方式有对称距离计算SDC和非对称距离计算ADC，q(x), q(y)是向量x，y编码后的向量，对称距离计算：离线计算出样本库中所有编码向量的距离表，实际计算x，y距离时直接查表即可，速度非常快但是放大了误差。
大规模向量相似度检索方案
ybdesire的专栏
12-21 3087
1. 引入 有很多指标可以用来衡量向量的相似度，比如余弦距离、汉明距离、欧氏距离等。 在图像、视频、文本、音频领域，做向量的相似性搜索，有很多应用点，比如：图像识别，语音识别、垃圾邮件过滤。 这种基于相似度检索的方案，不同于机器学习模型的方案。比如用有监督学习模型来做人脸识别，模型的可解释性较低，而基于相似度搜索来做人脸识别，可解释性就更高。 但是，当数据量很大，比如几千万张图片，要做相似度搜索，就比较困难了。穷举法固然可行，但非常耗时。针对这种场景，本文主要介绍方案级别的信息。 2. 常用方案 通用的向量
hnsw 大规模向量检索
06-23
使用hnswlib完成大规模向量检索，一般用于推荐系统中item2item的相似计算，选取物品最近的K个召回结果，相关介绍参考本人博客。
使用 Elasticsearch 设计大规模向量搜索
Elastic 中国社区官方博客
06-13 2888
在设计向量搜索体验时，可用选项的数量之多可能会让人感到不知所措。最初，管理少量向量很简单，但随着应用程序的扩展，这很快就会成为瓶颈。在本系列博文中，我们将探讨使用 Elasticsearch 在各种数据集和用例中运行大规模向量搜索的成本和性能。。该数据集包括从集合中的网页中提取的 1.38 亿个段落，使用嵌入到 1024 个维度中。对于这个实验，我们定义了一个可重现的轨道（track），你可以在自己的 Elastic 部署上运行它，以帮助你对自己的高保真密集向量搜索体验进行基准测试。
大规模向量检索库Faiss学习总结记录
Together_CZ的博客
08-03 4170
大规模向量检索库Faiss学习总结记录
大规模向量检索与量化方法
weixin_40700320的博客
11-19 437
目录1. 向量检索1.1. ANN大规模向量检索的资源消耗2. 量化方法3. Product Quantization4. Binary Quantization4.1. 低维空间BQ的局限性4.2. 高维空间的BQ4.3. Rerank5. Better Binary Quantization5.1. 构建向量5.2. 围绕中心点的标准化5.3. 二进制量化5.4. 存储误差矫正值5.5. 查询...
大规模向量检索方法
Pain is inevitable but suffering is optional.
03-08 1549
大规模向量检索通常的做法有两类，第一、通过构建索引，快速筛选和查询向量相关度较高的目标向量或快速过滤和查询向量相关度不大的非目标向量；第二、通过降维的方法，对高维向量先降维再检索。前者主要解决向量检索库数据过大的问题，常见的有二叉搜索树，B-tree、quad-tree等；后者主要为了解决向量维度过高的问题，常见的有LSH【local sensitive hashing 局部敏感哈希】算法等。 ...
多模态题库图像文本匹配与大规模向量检索系统_基于BLIP2视觉语言预训练模型与Milvus向量数据库实现题目图像到海量题库文本的精准高效召回_用于教育科技领域特别是在线学习平台和智.zip
12-10
多模态题库图像文本匹配与大规模向量检索系统_基于BLIP2视觉语言预训练模型与Milvus向量数据库实现题目图像到海量题库文本的精准高效召回_用于教育科技领域特别是在线学习平台和智.zip
基于elasticsearch实现大规模向量检索
jasstion的专栏
10-10 5839
什么是向量搜索？ 向量检索是基于向量之间的距离对已有documents进行相关性排序，和输入document向量距离越小则认为在某个维度上越相似会优先排在前面。 document可以是世界万物，比如图片，一段音视频，一段文字，一张人脸等，对于任何种document， 你都可以根据自己的需求对其进行模型训练，基于训练好的模型抽取特征进完成documents相似性检索。 已有向量搜索方案的对比以及优势 向量检索技术已经出现很久了，相关的技术方案也挺多的，比如： faiss Milvus 还有很多其他的， 就
轻松实现Databricks Vector Search处理大规模向量检索
sjufgwgfhoia的博客
09-18 544
Databricks Vector Search是一个无服务器的相似性搜索引擎，能够将数据的向量表示及其元数据存储在向量数据库中。它允许开发者从通过Unity Catalog管理的Delta表中自动更新向量搜索索引，并能利用简单的API返回最相似的向量。Databricks Vector Search提供了强大的向量检索功能，适用于需要处理大规模数据的应用场景。通过本篇文章的示例和说明，开发者可以快速上手该工具并进行更深入的探索。
大规模特征向量检索算法总结 (LSH PQ HNSW)
LFGxiaogang的博客
08-21 5991
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。 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，二值化的意思是向量的每一列只有 0 或者 1 两种取值。 汉明距离的值就两个向量每列数值的异或和，值越小说明越相似，一般用于图片识别； 杰卡.
如何玩转十亿向量检索（SIFT1B）
ZILLIZ
08-26 4916
如何玩转十亿向量检索（SIFT1B）开始之前十亿向量检索ANN_SIFT1B 数据集数据预处理与数据导入①数据预处理②数据导入数据检索①准确率查询②性能查询总结 开始之前 请阅读以下文章，以了解 Milvus 的基本操作原理： Milvus 快速上手 小试身手：百万向量搜索 这次需要用到的服务器大概长这样子： Component Minimum Config OS CentO...
大规模向量检索场景下的数据管理（下篇）
ZILLIZ
11-19 1864
错过上篇的同学可以点击标题回顾三、Milvus 是什么？Milvus 是 一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。Milvus能够很好地应对海量向量数据，它集成了目...
大数据系列13：milvus大规模向量检索引擎
kittyzc的博客
08-31 7532
1. 介绍与安装 参考https://milvus.io/cn/docs/home。Milvus 是一款基于云原生架构开发的开源向量数据库，支持查询和管理由机器学习模型或神经网络生成的向量数据。Milvus 在一流的近似最近邻（ANN）搜索库（例如 Faiss、NMSLIB、Annoy）的功能基础上进行扩展，具有按需扩展、流批一体和高可用等特点。 下面介绍几种安装方式： Docker compose方法 官网说了，只做测试使用。下载docker-compose.standalone.yml 配置文件并保存
【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）
12-24
【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于变换域函数的多幅图像数字水印技术，主要采用离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）相结合的方法，在Matlab环境中实现水印的嵌入与提取。该技术通过在变换域中处理宿主图像和水印图像，增强了水印的鲁棒性和不可见性，适用于版权保护、数据认证等场景。文中详细阐述了算法流程、关键技术环节及其实现代码，展示了该方法在抵抗常见图像攻击方面的有效性。; 适合人群：具备数字图像处理基础，熟悉Matlab编程，从事信息安全、多媒体技术或相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①实现多幅图像作为水印的信息隐藏；②提升水印在复杂攻击下的鲁棒性与透明性；③为学术研究和工程应用提供可复现的Matlab代码参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试算法流程，深入理解DWT、DCT与SVD在水印技术中的协同作用，并可通过添加不同攻击测试来验证算法性能。
（52页PPT）课时27第二单元汉语拼音8zhchshr课件.pptx
12-24
（52页PPT）课时27第二单元汉语拼音8zhchshr课件.pptx
SCI级别多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比
12-24
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要：本文主要介绍了多策略改进鲸鱼优化算法（HHWOA）与传统鲸鱼优化算法（WOA）在CEC2017测试集的30个基准函数（F1-F30）上的寻优性能对比研究。通过引入多种优化策略对原始WOA进行改进，提升了算法的收敛速度、全局搜索能力和避免陷入局部最优的能力。实验结果表明，HHWOA在多数测试函数上表现优于标准WOA，验证了所提改进策略的有效性。该研究为智能优化算法的性能提升提供了可行的技术路径，并适用于复杂工程优化问题的求解。; 适合人群：具备一定算法基础的研究生、科研人员及从事智能优化、人工智能、自动化等领域工作的工程技术人员，熟悉MATLAB编程者更佳。; 使用场景及目标：①用于解决复杂的数值优化问题，如工程参数优化、机器学习超参数调优等；②作为智能优化算法教学与研究的案例，帮助理解鲸鱼优化算法的原理及其改进方法；③为相关领域提供高性能优化工具的开发参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码实现进行实验复现，深入理解算法细节与改进策略的作用机制，同时可通过更换测试函数或应用场景进一步拓展研究深度。
（51页PPT）天津欢乐谷万圣音乐节电音节潮流文娱活动方案.pptx
12-24
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负荷预测基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）
最新发布
12-24
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用，采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解，降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量；随后通过CNN提取各模态的局部特征；最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度，尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据，具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员，尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标：①应用于日前、日内及实时负荷预测场景，支持智慧电网调度与能源优化管理；②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考；③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码，深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程，通过实验调试参数（如VMD的分解层数K、惩罚因子α等）优化模型性能，并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
hnswlib在推荐系统中的向量检索应用
描述部分提到使用hnswlib来完成大规模向量检索。hnswlib是实现hnsw算法的一个高效库，它是用C++编写的，并且为用户提供了方便的接口来处理向量检索任务。hnswlib可以快速构建索引，并且在检索过程中能够以较高的效率...
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