█ 相似性搜索评估 一旦这些矢量被学习机提取出来（从图像、视频、文本文件或其他渠道），它们就已经可以被输入进相似性搜索库。...因此，如果我们运行一个搜索算法，我们就可以评估结果中的 1-recall@1。 █ 选择索引 由于评估，我们把内存使用限制在 30 GB。该内存限制指导我们进行索引方法和参数的选择。...在 FAISS，索引方法用字符串来表示；在这个例子中是OPQ20_80,IMI2x14,PQ20。 该字符串代表了应用于矢量的预处理步骤 (OPQ20_80) 。...█ 在索引中搜索 当索引就绪后，一系列 search-time 的参数可设为针对此方法进行调整。由于评估需要，我们用单线程进行搜索。...这幅图上，我们可读出，获取 40% 的 1-recall@1，有少于每矢量 2 ms的检索时间。如果把检索时间放宽到 0.5 ms，我们可以达到 30%。
相似性搜索评估 一旦这些矢量被学习机提取出来（从图像、视频、文本文件或其他渠道），它们就已经可以被输入进相似性搜索库。...因此，如果我们运行一个搜索算法，我们就可以评估结果中的 1-recall@1。 选择索引 由于评估，我们把内存使用限制在 30 GB。该内存限制指导我们进行索引方法和参数的选择。...在 FAISS，索引方法用字符串来表示；在这个例子中是OPQ20_80,IMI2x14,PQ20。 该字符串代表了应用于矢量的预处理步骤 (OPQ20_80) 。...在索引中搜索 当索引就绪后，一系列 search-time 的参数可设为针对此方法进行调整。由于评估需要，我们用单线程进行搜索。由于内存占用已经被限制住，我们需要在精确度和搜索时间之间进行权衡、优化。...这幅图上，我们可读出，获取 40% 的 1-recall@1，有少于每矢量 2 ms的检索时间。如果把检索时间放宽到 0.5 ms，我们可以达到 30%。
GPTs的出现为个人开发者提供了快速创造多样小型产品的可能性，可以创建用于日常生活、特定任务、工作或家庭中的AI助手，提升效率和便利性。...技术架构：矢量数据库的技术架构专注于高效处理高维数据矢量，这些矢量主要由机器学习模型生成。其核心操作包括为矢量数据量身打造的索引和查询机制，以及机器学习模型在构建这些矢量时发挥的关键作用。...它们为人工智能和机器学习模型的快速开发及部署提供了强有力的支持，对于希望借助人工智能技术提升用户体验、增强运营效率以及从复杂数据中挖掘新洞察的企业和开发者来说，具有不可估量的价值。...例如，在文本生成任务中，GPTs会根据输入的文本生成符合语境的后续文本；在问答任务中，GPTs会根据问题和背景知识生成相应的答案。此外，GPTs还可以结合其他技术来提高性能。...例如，通过引入知识库和矢量数据库，GPTs可以获取更多的背景知识和相关信息，从而提高生成文本的质量和准确性。同时，GPTs还可以使用索引技术来加速数据检索和查询速度，提高系统的响应速度和用户体验。
在整个经济领域，从医疗保健到金融，从零售到政府机构，组织都在寻找利用它的方法。似乎每位首席执行官都希望尽快推出应用程序。 这不仅仅是炒作。根据一个麦肯锡报告，AIGC可以为全球经济注入数万亿美元。...矢量数据库中存储的矢量通常是高维的，代表一些原始数据项（例如文本文档、图像或数据）的特征视频。这些特征矢量可以使用机器学习方法从原始数据计算出来，例如特征提取算法、词嵌入 或深度学习网络。...在这个仓库中，每个项目（数据）都存储在一个盒子（矢量）中，在多维空间的货架上整齐地组织起来，” 马克·辛克尔 (Mark Hinkle) 在《新堆栈》中写道....对于开发人员来说，矢量数据库的主要吸引力在于效率。传统数据库可能需要复杂的查询结构来获取相关数据，尤其是在处理大量数据集时。...矢量数据库还用于实现检索增强生成 (RAG)，这是一种改进特定领域响应的方法），通常使用深度学习网络，并存储在矢量数据库中。给定用户提示，计算提示的特征矢量并查询数据库以检索最相关的文档。
本文将研究存储/检索向量数据和执行相似性搜索的实用方法，在我们深入研究之前，首先先介绍矢量数据库的两个关键功能： 1、执行搜索的能力 当给定查询向量时，向量数据库可以根据指定的相似度度量(如余弦相似度或欧几里得距离...这些索引方法旨在降低在高维向量空间中搜索的计算复杂度，而传统的方法如空间分解由于高维而变得不切实际。...没有完整的CRUD:纯矢量数据库并不是真正为创建、更新和删除操作而设计的。所以必须首先对数据进行矢量化和索引，这些数据库的重点是获取向量数据，并基于向量相似度查询最近邻，而索引是很耗时的。...而Milvus使用的索引被称为产品量化和分层可导航小世界(HNSW)，这是一种近似的技术，在搜索准确性和效率之间进行权衡。...其他数据格式(图像、音频、视频)的有限应用 基本上不支持GPU 一般选择这些库的原因都是因为在以前项目上增加新的功能，并且数据量小，对主业务也不会产生多大影响时使用。
我们使用自己的理解、反复试验以及最重要的用户反馈来找到最佳组合。 最近，我们一直在探索引入一种无需基于文本的语义向量即可执行的语义搜索的方法。...其实，传统的倒排索引和矢量索引的结合才是Weaviate真正脱颖而出的原因。在同一个查询中，用户可以选择从向量搜索中包含或排除具有特定标量值(文本、数字等)的数据对象。...Weaviate 当前的向量索引类型是 HNSW，这是一种最先进的近似最近邻 (ANN) 向量搜索算法。ANN 搜索是一个非常活跃的研究领域，并且一直在提出新的可以提高召回率和效率的新索引架构。...如果针对索引添加新对象，即大量写入，那么内存消耗会非常大。为了解决这个问题可以在大量的插入之后重新启动 Weaviate 这样可以仅使用一小部分内存，因为插入后的向量不需要存储在内存中。...ef 参数实际上只在进行搜索时起作用，并且取决于索引中的对象数量和相应时间的要求。我们发现，在索引时使用较高的 efConstruction 值时，我们可以在搜索时提供较低的 ef 值。
复制矢量之前，我们必须配置灯光。将此责任委托给新的ConfigureLights方法。 ? 在剔除期间，Unity还会找出可见的灯光。...该矩阵的第三列定义了转换后的局部Z方向矢量，我们可以通过Matrix4x4.GetColumn方法将索引2作为参数来获取。 这给了我们发出光的方向，但是在着色器中，我们使用了从表面到光源的方向。...（点角从90°的0°下降到45°） 该表达式可以简化为 ? ，其中 ? ， ? 。这使我们可以计算 a 和 b在ConfigureLights中并将它们存储在衰减数据矢量的最后两个分量中。 ?...这将使我们还可以增加支持的可见光数量。 5.1 灯光索引 在剔除期间，Unity会确定可见的光，这还涉及找出哪些光会影响哪个对象。我们可以要求Unity以光索引列表的形式将此信息发送到GPU。...Unity当前为light索引支持两种格式。第一种方法是在每个对象设置的两个float4变量中最多存储八个索引。第二种方法是将所有对象的光照索引列表放在单个缓冲区中，类似于存储GPU实例化数据的方式。
数组中存储有顶点位置和颜色信息，将它们都写入ARRAY_BUFFER中，getAttribLocation方法用来从程序对象中获取属性索引，a_Position和a_Color都是索引值。...在写入数据时不指定z和w的值会默认赋上0.0和1.0，同理，颜色信息使用RGBA表示，代码中Alpha值没有指定时会默认为1.0不透明。...语法上，GLSL语法与C语言非常类似，基础的变量，赋值，类型转换，代码执行次序都与C语言相同，并且在矢量和矩阵运算上提供很多的简便方法，非常适合图像处理，这里介绍一些在编写着色器代码时可能遇到的特性。...也可以使用矢量的组合来赋值给一个新的矢量或矩阵，比如：vec2 v1 = vec2(1.0, 2.0); vec2 v2 = vec2(3.0, 4.0); vec4 v3 = vec4(v1, v2)...矢量中，[]运算符中的数值表示索引值，矩阵中，第一个[]表示列数，第二个[]表示行数。 GLSL支持矢量、矩阵的运算，矢量和矩阵的可以直接用操作符指定运算，运算遵循线性代数中的矩阵运算基本规则。
但如果从运算时间性能上考虑可能不是特别好的选择。 本次东哥介绍几个常见的提速方法，一个比一个快，了解pandas本质，才能知道如何提速。 下面是一个例子，数据获取方式见文末。...其次，它使用不透明对象范围(0，len(df))循环，然后再应用apply_tariff()之后，它必须将结果附加到用于创建新DataFrame列的列表中。...但是在这种情况下，传递的lambda不是可以在Cython中处理的东西，因此它在Python中调用并不是那么快。 如果我们使用apply()方法获取10年的小时数据，那么将需要大约15分钟的处理时间。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。
将其视为 OOP 世界中的基类。 这意味着我们可以在同一列中组合点、线、多边形和其他矢量对象。 如果我们事先知道我们将处理哪些几何图形，我们可以将其指定为列类型定义的一部分。...每当我们平移或缩放地图时，系统都需要确定应从存储中获取哪些对象并在屏幕上呈现。 这通常是通过将对象与代表地图可见部分的矩形相交来完成的。...3、空间索引在对原始值进行索引时，数据库通常使用 Hash 或 B-Tree 来构建索引。 由于通常用于空间数据的操作有所不同，因此不能在此处应用此方法。...空间索引需要以一种允许我们从与给定空间对象相交的空间对象集合中有效地找到空间对象的方式构建。...处理此问题的一种方法是在将所有对象插入数据库时对所有对象执行 ST_Transform，并始终保持 SRID 之间的一致性。
向量搜索算法 进行查询时，系统会采用矢量搜索算法来查找相关信息。选项包括： 近似最近邻 (ANN)：在高维空间中有效地查找相似的向量。...检索器接收用户查询，并利用该查询从向量数据库中获取相关信息。选项包括： MultiQueryRetriever：使用多个查询进行检索。 优点：生成多种查询变体，增加找到良好相关文档的机会。...在 RAG 流水线中，超参数可以影响各个阶段，包括数据提取、检索和生成。需要考虑的关键超参数包括： 块大小：确定一次处理多少文本。 前 K 个值：指定从数据库中检索多少个前结果。...在设计 RAG 流水线时，请记住，持续评估和优化对于在实际应用中实现最佳结果至关重要。 了解权衡和调整超参数是构建满足特定要求并提供卓越性能的 RAG 系统的关键。这篇文章只是触及了表面。...请记住，实验、迭代和密切监控对于在这个充满活力的领域取得成功至关重要。随着技术的成熟，令人兴奋的是看到下一种新的 RAG 技术是什么。
其他方面： 暴力检索：支持 索引：官方回复当前没有使用索引，是一种精确近邻搜索方法（exact nearest neighbor），未来几周会推出基于 HNSW 索引的近似近邻搜索方法（approximate...支持三种不同的方法来从向量索引中获取 k 个最近邻居： Approximate k-NN：低延迟的大型索引（即数十万个向量或更多）搜索的最佳选择 近似最近邻搜索，索引：1）nmslib 库的 hnsw...通过这种方法，您可以对索引中的向量子集运行 k-NN 搜索（有时称为预过滤搜索），对大型索引使用此方法可能会导致高延迟。...它是一组向量和元数据的不可查询的表示。您可以从索引创建集合，也可以从集合创建新索引。此新索引可以与原始源索引不同：新索引可以具有不同数量的 Pod、不同的 Pod 类型或不同的相似性度量。...2、Distance Metrics：这些用于衡量向量之间的相似性，并且必须在创建集合的同时选择它们。度量的选择取决于向量的获取方式，特别是取决于将用于编码新查询的神经网络。
异步索引 在 0.11.0 中，我们添加了一个新的异步服务，用于索引我们丰富的表服务集。它允许用户在元数据表中创建不同类型的索引（例如，文件、布隆过滤器和列统计信息），而不会阻塞摄取。...索引器在时间线上添加一个名为“indexing”的新action。虽然索引过程本身是异步的并且对写入者来说是非阻塞的，但需要配置锁提供程序以安全地协调运行中的写入者进程。...集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...有关详细信息，请参阅加密指南页面。 Bucket 索引 0.11.0增加了一种高效、轻量级的索引类型bucket index。...HiveSchemaProvider 在 0.11.0 中，添加了org.apache.hudi.utilities.schema.HiveSchemaProvider用于从用户定义的Hive表中获取Schema
从上方看时，它将导致卫星从焦点形状的右侧开始并逆时针旋转。 ? 为了使卫星移动，还需要调整其在GameUpdate中的位置。...因此，我们必须找到一种确定形状应用是否仍然有效的方法。 3.1 实例鉴别 通过在Shape中添加实例标识符属性，我们可以区分相同形状的不同化身。...5.1 形状索引 因为当前在游戏中的所有形状都存储在游戏的形状列表中，所以我们可以使用此列表的索引来唯一标识形状。因此，保存形状实例时，只需编写形状索引即可。...要直接从保存索引转换为形状实例，我们向ShapeInstance添加一个替代的构造函数方法，该方法具有索引参数而不是Shape参数。它可以使用新的GetShape方法检索形状，然后设置其实例标识符。...如果形状已被销毁，则形状列表的顺序会发生变化，卫星形状最终的索引可能比其焦点形状的索引低。如果在焦点形状之前加载了卫星，则立即获取对其焦点的引用是没有意义的。
所有类型的信息——从文本和统计数据到图像和音乐——都可以嵌入到向量中。由此，向量数据库可以无缝启用多模态用例。 向量数据库如何工作？...向量相似性搜索需要根据定义的相似性度量或距离度量，在数据库中查找与特定查询向量最相似的向量。 在设置向量解决方案时，你需要选择向量相似性搜索方法。 向量相似性搜索如何工作？...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。...选择矢量数据库涉及浏览多种解决方案和注意事项，尤其是在寻找合适的矢量搜索算法时。 矢量搜索背后的基本思想很简单：高维数据表示可以嵌入到矢量空间中，其中距离反映概念相似性。...在树、图或哈希中构建矢量时，您可以在查询时有效地浏览矢量空间，以在准确性和速度之间取得独特的平衡，从而满足数据要求和可扩展性需求。
---- 新智元报道 来源：Google 编辑：QJP 【新智元导读】对许多人来说，凝视一张城市的旧照片，可以唤起怀旧和好奇的感觉。你有没有想过在20世纪40年代漫步曼哈顿是什么感觉？...谷歌的目标是使得 「rǝ」可以让历史爱好者虚拟地体验世界各地的历史城市，帮助研究人员、政策制定者和教育工作者的某些工作，并为日常使用者提供一种新的怀旧方式。...然后，它们被转换成矢量块，并从矢量块服务器 Server 应用程序中提供服务。 最后，我们的地图渲染器「Kartta」可以可视化时空矢量，允许用户在历史地图上按照空间和时间来导航。...这个挤压的高度被设置为从地图数据库中相应的元数据的地上层数。...2.提出了一种语义分割模型，训练该模型为每个语义类提供像素级标签。 3.训练一个专门设计的神经网络来在同一语义类中执行某些高级规则。这确保了立面上生成的窗户间距相等且形状相互一致。
光栅格式(raster)和矢量格式(vector)：图像根据信息的表示方式可以分为光栅图和矢量图。...JPEG是一种有损光栅图像格式，这意味着每次压缩保存JPEG时，一些信息将发生不可逆转地丢失；且存储的颜色无限制，这就对存储照片这种颜色非常丰富复杂的图像就很友好了。...它与 JPEG 不同，因为它是一种无损格式，并且是目前网络上最常见的无损格式。这意味着由于它的压缩算法，当文件被保存和压缩时，不会丢失任何信息。...在Photoshop 中如果选择 PNG 8，且勾选了透明度，那么导出的图片就是 PNG 8 索引透明，否则就是 PNG 8 不透明。 ?...svg_use SVG压缩 比较好的 SVG 方法应该是通过清除 SVG 矢量图形中不必要的锚点、元素和属性来减少文件大小。锚点绘制了矢量图像，因此，你需要确保已移除的锚点不会影响矢量图形的最终形状。
索引、矢量化和排序方法 在深入学习本教程之前，我将简要解释基于关键字和基于向量的搜索引擎如何进行以下工作的 索引文档(即以一种容易检索的形式存储它们 向量化文本数据 衡量文档与查询的相关性 这将帮助我们突出两种系统之间的差异...Elasticsearch在大多数情况下工作得很好，然而，我们希望创建一个系统，也关注单词的上下文。这把我们带到了基于矢量的搜索引擎。 2、基于矢量的搜索引擎 我们还需要创建考虑单词上下文的文档表示。...我们还需要一种高效可靠的方法来检索存储在索引中的相关文档。...用Faiss索引文档 Faiss包含的算法可以在任意大小的向量集合中搜索，甚至是那些无法放入RAM的向量。要了解更多关于Faiss的信息，你可以在arXiv阅读他们的论文。...搜索用户输入的查询 让我们尝试为新搜索查询找到相关的学术文章。在此示例中，我将使用WhatsApp的第一段查询索引，这可以从揭穿事实核查的故事中受益，以减少错误信息？
引言 在python与地理空间分析（1）与（2）中我们介绍了GIS中常用的数据类型、python在处理地理空间数据时用到的包以及给定经纬度计算空间距离的算法，本期我们主要介绍对地理空间分析中常用到的矢量数据...shp文件的处理，在捍卫祖国领土从每一张地图开始我们也提供较为精准的包括南海九段线的中国地图，大家可以自行下载。...Shapefile文件是地理信息软件公司Esri在1998年作为一种开放规范发布的矢量数据格式，并逐渐成为GIS数据的一种标准，目前几乎所有的地理空间分析软件都提供对Shapefile文件的支持。...shp文件 .shx 形状要素索引文件，适当尺寸的几何元素索引信息可以加快访问速度 必要文件必须和shp文件在一起 .dbf 数据库文件，其中包含几何元素的属性信息 必要文件，可以通过excel打开，查看属性信息...for i in AQI.index: # 创建要素 feature = ogr.Feature(layer.GetLayerDefn()) # 和设置字段内容进行关联 ,从数据源中写入数据
但是，在一般的RAG系统中， 都会用到向量数据库，那么，当知识图谱与向量数据库相遇后，会是怎样的场景呢？ 1.关于知识图谱 知识图谱是一种结构化的信息表示形式，用于说明不同概念之间的关系。...关于向量数据库 矢量数据库以矢量的形式存储数据。向量只是表示某些信息的数字序列。例如，在机器学习中，向量经常被用来表示数据点的特征。...知识图谱与矢量数据库的比较 当对知识图谱与矢量数据库进行比较时，了解它们在显示和查找数据方面的差异非常重要。知识图谱能很好地显示事物之间的联系，非常适合根据意义来查找信息。...网络学习 网络学习是一种不需要明确考虑关系的语义就可以获取知识图谱的结构特征的机制。这种方法利用连通性模式和图的拓扑结构来学习反映实体的邻近性和相关性的嵌入。...在某些情况下，结合这两种技术可以提供一个强大的解决方案，利用各自的优势来获得更好的结果。其中，知识图谱的向量化提供了一种新的结合尝试。
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