在當今的數字化時代，以音視頻等多媒體內容為代表的非結構化數據呈現出爆炸式增長。這類數據無法簡單地用傳統數據庫中的行列數據來表示，因此向量檢索技術應運而生。非結構化數據通常被轉換為向量表示，並存儲在向量數據庫中。這種向量化模型能夠提取並捕捉到數據中的特徵，在多維的向量空間中進行有效表示。 一個形象的例子是：embedding(king)−embedding(man)+embedding(wom
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本文介紹如何通過Python SDK向Collection中插入或更新Doc。 説明 若調用本接口時Doc Id已存在，則等同於更新Doc； Doc Id不存在，則等同於插入Doc。 若調用本接口時不指定Doc Id，則等同於插入Doc，DashVector會自動生成Doc Id，並在返回結果中攜帶id信息。 前提條件 已創建Cluster 已獲得API-KEY 已安裝最
昵称 DashVector
導讀 隨着 AI 技術的廣泛應用，以及數據規模的不斷增長，向量檢索也逐漸成了 AI 技術鏈路中不可或缺的一環。 在11月16日舉辦的【墨天輪數據庫沙龍-向量數據庫專場】邀請到阿里巴巴高級技術專家劉方，為大家帶來《阿里巴巴大規模向量檢索實時服務化引擎Proxima SE》主題分享，以下為演講實錄。 劉方 阿里巴巴高級技術專家 阿里巴巴達摩院Proxima-SE產品負責人，多
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1. HNSW索引 分層可導航小世界 1.1. 定義 HNSW（Hierarchical Navigable Small World，分層可導航小世界）的核心思想是構建一個分層圖結構： 分層結構：每個數據點隨機分配一個層級，層級越高的數據點越少。 小世界圖：每層是一個“鄰接圖”，每個點只和部分點相連，圖結構保證“短路徑”導航。 導航：從高層開始，逐層向下搜索，逐步接近目標點。 生活類比
昵称 KerryWu
介紹 檢索增強一代 （RAG） 自成立以來就風靡全球。RAG 是大型語言模型 （LLM） 提供或生成準確和事實答案所必需的。我們通過RAG解決LLM的事實性，我們嘗試為LLM提供一個與用户查詢上下文相似的上下文，以便LLM將處理此上下文並生成事實正確的響應。我們通過以向量嵌入的形式表示我們的數據和用户查詢並執行餘弦相似性來做到這一點。但問題是，所有傳統方法都以單個嵌入表示數據，這對於良好的檢索系統
昵称 Momodel
在大模型與人工智能迅猛發展的今天，我們正處在一個“數據爆炸”的時代。據IDC統計，2025年全球數據總量將達到175ZB，其中超過90%為圖片、視頻等非結構化數據。這些數據藴藏着巨大的商業價值，但如何高效存儲、檢索並挖掘其深層語義信息，成為企業面臨的核心挑戰。 而這一切的關鍵，正是——向量化。 無論是圖像特徵提取，還是大語言模型對自然語言的理解，都依賴於將原始數據轉化為高維向量。隨着AI應用的普及
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