Представление неструктурированных данных в виде векторов встраивания и поиск на основе встраивания (EBR) с использованием векторного поиска популярнее, чем когда-либо. Что вообще такое вложения? Рой Киз хорошо объясняет это в Самое короткое определение вложений? Встраивания — это заученные преобразования, которые делают данные более полезными. В академических кругах этот процесс известен как репрезентативное обучение и является областью исследований на протяжении десятилетий...

Поиск по сходству позволяет исследовать сложные, неструктурированные наборы данных, но как именно это делается? По своей сути методы сходства количественно определяют, насколько близко два вектора похожи друг на друга, где векторы представляют собой числовые представления объектов данных, таких как документы, изображения, слова, аудиофайлы или временные данные, известные как вложения векторов . Понимая сходство между векторами, мы можем понять сходство между самими объектами данных...

В последние годы векторные представления данных становятся все более популярными в приложениях машинного обучения, потому что они предлагают способ представления сложных данных в числовой форме, которой можно легко манипулировать с помощью алгоритмов. Например, при обработке естественного языка встраивание слов используется для представления слов в виде векторов в многомерном пространстве, которые можно использовать для измерения сходства между словами или для выполнения таких задач, как..

Волнующие новости! После восьми месяцев совместных усилий мы рады объявить о выпуске Milvus 2.3, знаковой версии, которая содержит множество долгожданных функций, включая поддержку графического процессора, Arm64, upsert, сбор измененных данных, индекс ScaNN и технологию MMap. Milvus 2.3 также обеспечивает улучшенную производительность запросов, более надежную балансировку и планирование нагрузки, а также улучшенную наблюдаемость и работоспособность. Присоединяйтесь ко мне, чтобы..

Картинка с https://www.pinecone.io/ С экспоненциально растущими данными поиск нужной информации быстро и точно подобен поиску иголки в стоге сена. Традиционные методы поиска с трудом справляются со сложностями многомерных данных. Откройте для себя Pinecone, платформу, меняющую правила игры, которая предлагает множество преимуществ, разработанных для революционного поиска в многомерном поиске. Масштабируемость: горизонтальное масштабирование для безграничного роста Сила Pinecone..

AutoGPT + Pinecone: идеальная пара для извлечения ценных сведений из ваших данных В современном быстро меняющемся технологическом ландшафте организации постоянно ищут передовые инструменты и технологии, чтобы получить более глубокое понимание своих данных. Сочетание возможностей моделей обработки естественного языка на основе ИИ, таких как AutoGPT, с высокопроизводительными векторными базами данных, такими как Pinecone, может революционизировать способы извлечения ценной информации..