)检索最相似的向量。...数据是基于对象或数据点的向量表示来组织和索引。这些向量可以是各种类型数据的数字表示，包括图像、文本文档、音频文件或任何其他形式的结构化或非结构化数据。...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。...优点 高可伸缩性和性能，特别是对于非结构化文本文档 丰富的文本检索功能，如内置的外语支持，可定制的标记器，词干器，停止列表和N-grams 大部分基于开源库(Apache Lucene) 成熟的且有大型集成生态系统...我的观点一直没有变，那就是如果复杂数据一定要存到关系型数据库中，像MongoDB这样的当作辅助存储是没问题，但当作主要存储和主要查询那是所谓的自称为“全栈”的前端干出来的事，因为什么都不懂，所以觉得什么都简单
MongoDB Atlas的关键特性包括： 集成数据库+向量搜索能力：提供强大的数据库功能和向量搜索能力 独立提供数据库和搜索索引：允许用户独立配置和扩展数据库和搜索索引 数据存储：每个文档可存储高达16...为了提高弹性和适应性，Milvus 2.0重构版本中的所有组件都是无状态的。 Milvus的应用案例包括图像搜索、聊天机器人和化学结构搜索。...许多工程师都希望能够拥有一个“为数据设计的ChatGPT”，Chroma通过基于嵌入的文档检索提供了这种链接。...这使得它适用于各种应用领域，如图像检索、推荐系统和自然语言处理等 高效的近邻搜索：SCANN采用了一种基于局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing，LSH）的方法，能够在保证较高准确性的同时...，显著提高近邻搜索的速度。
矢量数据库主要用于存储、检索和搜索矢量。 矢量数据库将数据表示为多维空间中的点，而不是关系数据库中典型的行和列。矢量数据库非常适合需要基于相似性而不是精确值快速准确地匹配数据的应用程序。...转换（将数据从一种格式转换为另一种格式的过程）将矢量置于多维矢量空间中。这种空间排列最显着的特征之一是具有相似属性或特征的数据点自然地相互吸引，形成集群。...7.为什么矢量搜索至关重要？ 由于其独特的数据检索方法，矢量搜索对于矢量数据库至关重要。 与依赖精确匹配的传统数据库不同，在矢量数据库中，矢量搜索基于相似性进行操作。...传统的关键字搜索在精确定位文档或表格中的特定术语时表现出色。然而，它们无法处理非结构化数据，例如视频、书籍、社交媒体帖子、PDF 和音频文件。 矢量搜索通过在非结构化数据中进行搜索来填补这一空白。...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。
向量数据库大概是沉寂已久的数据库圈 2023 年最火的话题。...相比之下，传统数据库如 MongoDB 即使支持动态 Schema，也是基于精细的数据类型设计和索引构建，且仍可能牺牲一些效率和性能。...常见的操作包括寻找年龄在 20 至 30 岁之间的 top10 相关用户，或者找出最相似的 100 个文档分块，并按其文档 ID 进行分组，最终返回最相似的文档。...向量丰富语义的应用：向量数据含有丰富的语义信息，支持包括最近邻过滤（例如找像猫但排除加菲猫的照片）、异常数据识别、基于距离范围的 RangeSearch、基于最近邻的 GroupBy、KNN Join...这样的“小而美”的公司倾向于专注于业务逻辑本身，而不是将大量时间和资源投入到基础设施管理中。因此，他们倾向于选择云托管向量数据库作为首选。在选择过程中，容灾能力、弹性和数据安全性成为重要的考量因素。
/，其核心内容可概括如下： 一、核心升级与性能优化 架构革新： 基于微软开源的DocumentDB PostgreSQL扩展（MIT协议），通过引入BSON数据类型优化存储引擎。...核心增强： 新增向量搜索功能，支持AI/ML场景的相似性检索 实现数据复制机制，增强数据可靠性 改进对MongoDB 5.0+的兼容性，覆盖更广泛的应用场景 二、战略定位 开源生态布局： 采用Apache...同时保持与MongoDB驱动/工具的兼容性，实现无缝迁移。 标准化推进： CEO Peter Farkas强调推动建立文档数据库开放标准，而不仅是实现MongoDB兼容。...附：技术背景 BSON优化：文档数据库底层存储采用二进制JSON格式，新扩展实现更高效序列化/反序列化 向量搜索实现：基于PostgreSQL插件机制扩展ANN（近似最近邻）算法支持 该版本标志着FerretDB...从兼容层向标准化文档数据库基础设施的转型，通过整合微软技术栈与PostgreSQL生态，构建开放文档数据库生态系统。
凭借先进的数据结构和算法，Smile提供了最先进的性能。Smile有很好的文档记录，请查看项目网站以获取编程指南和更多信息。...Smile涵盖了机器学习的各个方面，包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、流形学习、多维缩放、遗传算法、缺失值插补、高效最近邻搜索等。...回归：支持向量回归、高斯过程、回归树、梯度提升、随机森林、RBF网络、OLS、套索、弹性网络、岭回归。 特征选择：基于遗传算法的特征选择，基于集成学习的特征选择、树形图、信噪比和平方比。...最近邻搜索：BK树、覆盖树、KD树、SimHash、LSH。 序列学习：隐马尔可夫模型，条件随机场。...使用mile.plot.vega软件包，我们可以创建一个规范，将可视化描述为从数据到图形标记（如点或条）属性的映射。 该规范基于Vega-Lite。
ElasticSearch 7.15：15 个分片设置，启用查询缓存，并为 2 个基于 NVMe 的本地 SSD 提供 RAID 0 阵列，以实现更高级别的文件系统相关弹性操作性能。...这意味着任何后续的搜索查询都会找到更新的文档。...ElasticSearch 没有这种细粒度的容量；它将摄取的文档放在一个内部队列中，并且该队列由服务器（不受客户端控制）每 N 个文档或每 M 秒刷新一次。他们称这种方法为近实时 (NRT)。...在每个测试变体中，我们添加了 10% 的写入，以按相同的比例混合和减少搜索和读取百分比。...这将使您能够了解对于所有已发布操作在延迟方面最稳定的解决方案是什么，以及哪种解决方案不易受到应用程序逻辑引发的延迟峰值的影响（例如，弹性查询缓存未命中）。
它使我们能够基于语义意义而不仅仅是精确的关键词匹配来查找相似的项目。 Elasticsearch 的 k-最近邻（kNN）算法是用于分类和回归任务的基础 ML 技术。...在 Elasticsearch 8.5 中引入的基于 kNN 的向量搜索使用户能够在密集向量字段上执行高速相似性搜索。...搜索在多维空间中进行，生成与给定查询向量最接近的向量。 从上述查询中，可以注意到两个属性：num_candidates 是考虑的初始候选池，k 是最近邻的数量。...kNN 查询属性 上述查询有一组属性组成 kNN 查询。以下信息关于这些属性将帮助您更好地理解查询： field 属性指定索引中包含文档向量表示的字段。...k 是要检索的最近邻的数量，即确定根据查询向量返回的最相似文档的数量。 num_candidates 属性是每个分片中作为潜在匹配的更广泛候选文档集，以确保最终结果尽可能准确。
什么是MongoDB？ MongoDB是一个面向文档的数据库。这意味着所有数据都存储在JSON类文档中，这些文档依次存储在集合中，类似于关系数据库中的表，但它们之间没有指定的关系。...我想指出MongoDB最引人注目的特性： · 动态模式：你不需要在创建集合时预先定义模式；你可以随时更改字段的类型、文档的数量和大小。因此，提供了动态数据模型的创建。...这就是所谓的MongoDB的灵活性。它在敏捷开发中得到认可。 · 支持索引, 文档动态查询和实时聚合，实现强大的数据分析。 · 可扩展性。...要增强现有优化，你可以搜索不同的技术，包括使用WiredTiger引擎，基于区域的分片，为字段选择短名称等。...但是在文档中，我找到了一个帮助我快速完成这项任务的教程。 image.png 要开始了解数据，你可以从MongoDB数据库请求数据并将其直接加载到数据透视表中。
索引可以基于单个字段、多个字段组合、或者特殊数据类型创建。 2. 索引类型 单字段索引：基于集合中的单个字段创建。 复合索引：基于多个字段的组合创建。 唯一索引：确保字段值的唯一性。...全文索引：支持文本搜索。 地理空间索引：用于地理坐标数据的查询。 哈希索引：针对数组字段的优化。 二、索引创建与管理 1....索引覆盖 索引覆盖是指查询中所需的字段全部包含在索引中，这样可以避免额外的集合扫描。...索引选择性 索引选择性是指索引中不同值的比例，选择性高的索引可以更快定位数据。...地理空间索引 地理空间索引用于处理地理位置数据，例如： db.locations.createIndex({ "location": "2dsphere" }); 这将创建一个基于地理位置的索引，可以进行近邻搜索
MongoDB 的索引有哪些 nestjs mongoose示例 复合索引（Compound Index）： 索引多个字段，允许对这些字段的组合进行高效查询。...这可以提高对哈希键的查询性能，因为 MongoDB 不需要扫描整个集合来查找匹配的文档。...这允许基于地理位置进行高效的范围查询和最近邻搜索。...这允许对文本内容进行快速全文搜索。...: String }); articleSchema.index({ title: 'text', content: 'text' }); 唯一索引（Unique Index）： 确保集合中每个文档的索引字段值都是唯一的
一、一些基本概念 1、K近邻法（属于哪个区域\领域的问题） 最近邻法是最简单的预测模型之一，它没有多少数学上的假设，也不要求任何复杂的处 理，它所要求的仅仅是: • 某种距离的概念 • 一种彼此接近的点具有相似性质的假设...最近邻法却非常有意地忽略了大量信息，因为对每一个新的数据点进行预测只依赖于少量 最接近它的点 2、朴素贝叶斯（是或者不是的问题） 朴素贝叶斯算法也是一个比较简单的模型，基于他最广泛的应用莫过于鉴别垃圾邮件了...目前Scikit-learn已经实现的算法包括：支持向量回归（SVR），脊回归，Lasso回归，弹性网络（Elastic Net），最小角回归（LARS ），贝叶斯回归，以及各种不同的鲁棒回归算法等。...聚类是指自动识别具有相似属性的给定对象，并将其分组为集合，属于无监督学习的范畴，最常见的应用场景包括顾客细分和试验结果分组。...模型选择是指对于给定参数和模型的比较、验证和选择，其主要目的是通过参数调整来提升精度。目前Scikit-learn实现的模块包括：格点搜索，交叉验证和各种针对预测误差评估的度量函数。
根据外媒的一项调查报告，以下列出了Java程序员在过去12个月内一直使用的一些工具或框架，或许会对你有意义。 ? 1、MongoDB--最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。 ...MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。...应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的，随着MongDB 3.4版本发布，其应用场景适用能力得到了进一步拓展。 ? ...MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。 2、Elasticsearch --为云构建的分布式RESTful搜索引擎。 ...ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器。它提供了分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。
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。...具有红色、绿色和蓝色成分的颜色是最简单的例子。在现实生活中，它通常更复杂。 例如，在文本搜索中，我们可以将文档表示为高维向量。这引出了"词袋"的概念。...K 近邻 向量搜索实际上是一个涵盖各种任务的总称，例如聚类和分类等。但通常，数据库为向量搜索添加的第一个功能是"K 最近邻搜索"（KNN），或其近亲"近似最近邻搜索"（ANN）。...它之所以有吸引力，是因为它使数据库能够找到与给定文档向量最相似的文档，从而增强了数据库的搜索引擎的强大功能，而这是它们以前所缺乏的。...括号中的数字定义了我们寻找最近邻居的特定向量。对于任何旨在实现向量搜索功能的数据库来说，这一步都至关重要。
ElasticSearch 7.15: 15 个分片设置，启用查询缓存，并为 2 个基于 NVMe 的本地 SSD 提供 RAID 0 阵列，以实现更高级别的文件系统相关弹性操作性能。...这将使您能够了解对于所有已发布操作在延迟方面最稳定的解决方案是什么，以及哪种解决方案不易受到应用程序逻辑引发的延迟峰值的影响（例如，弹性查询缓存未命中）。...，合理的设置分词器； （7）Mapping 阶段充分结合各个字段的属性，是否需要检索、是否需要存储等。...解答： 这里的索引文档应该理解为文档写入 ES，创建索引的过程。 文档写入包含：单文档写入和批量 bulk 写入，这里只解释一下：单文档写入流程。 记住官方文档中的这个图。...（2）段是不可变的，允许 Lucene 将新的文档增量地添加到索引中，而不用从头重建索引。 （3）对于每一个搜索请求而言，索引中的所有段都会被搜索，并且每个段会消耗CPU 的时钟周、文件句柄和内存。
ElasticSearch 7.15：15 个分片设置，启用查询缓存，并为 2 个基于 NVMe 的本地 SSD 提供 RAID 0 阵列，以实现更高级别的文件系统相关弹性操作性能。...这意味着任何后续的搜索查询都会找到更新的文档。...ElasticSearch 没有这种细粒度的容量；它将摄取的文档放在一个内部队列中，并且该队列由服务器（不受客户端控制）每 N 个文档或每 M 秒刷新一次。他们称这种方法为近实时（NRT）。...在每个测试变体中，我们添加了 10% 的写入，以按相同的比例混合和减少搜索和读取百分比。...这将使您能够了解对于所有已发布操作在延迟方面最稳定的解决方案是什么，以及哪种解决方案不易受到应用程序逻辑引发的延迟峰值的影响（例如，弹性查询缓存未命中）。
ElasticSearch 7.15: 15 个分片设置，启用查询缓存，并为 2 个基于 NVMe 的本地 SSD 提供 RAID 0 阵列，以实现更高级别的文件系统相关弹性操作性能。...这意味着任何后续的搜索查询都会找到更新的文档。...ElasticSearch 没有这种细粒度的容量；它将摄取的文档放在一个内部队列中，并且该队列由服务器（不受客户端控制）每 N 个文档或每 M 秒刷新一次。他们称这种方法为近实时 (NRT)。...在每个测试变体中，我们添加了 10% 的写入，以按相同的比例混合和减少搜索和读取百分比。...这将使您能够了解对于所有已发布操作在延迟方面最稳定的解决方案是什么，以及哪种解决方案不易受到应用程序逻辑引发的延迟峰值的影响（例如，弹性查询缓存未命中）。
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