- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏null的专栏
Facebook搜索的向量搜索
概述 不管是搜索系统还是推荐系统中，向量召回都是一个不可或缺的一个部分，担负着重要的作用。 为应对大规模数据问题，通常采用多阶段的架构，分为召回，粗排，精排，重排等多个步骤，每一个阶段的数据量会极大较少，为后续的精细化排序节约大量的时间，可以由下图所示： 而向量召回属于召回阶段，以搜索为例， Facebook于2020年公布了其向量召回系统[1]。Facebook将向量召回应用在社交网络的搜索中，针对其场景的特殊性，提出将用户的上下文环境考虑进query的向量中。 特征工程 在FaceBook的向量搜索中，基于其特定的场景，使用到的特征包括query和document的文本特征、位置特征、社交Embedding特征。 文本特征。 在本地广告、小组或事件的搜索场景中，位置匹配是很重要的。query侧增加搜索人的城市，地区，国家和语言。document侧增加管理员打的小组地域标签。
2.8K50编辑于 2022-05-12 - 来自专栏Node Python Go全栈开发
Elasticsearch 向量搜索
Elasticsearch 向量搜索 本文将会介绍 Elasticsearch 向量搜索的两种方式。 向量搜索 提到向量搜索，我想你一定想知道： 向量搜索是什么？ 向量搜索的应用场景有哪些？ 向量搜索与全文搜索有何不同？ 换句话说就是，我们可以对文本、图片、音频、视频等等一切数据通过 Embedding 相关技术将其转换成特征向量，而一旦向量有了，向量搜索的需求随之也越发强烈，向量搜索的应用场景也变得一望无际、充满想象力 图片来源 damo.alibaba.com/events/112 ES 向量搜索说明 ES 向量搜索目前有两种方式: script_score _knn_search script_score 精确搜索 ，再基于搜索结果进行向量搜索）。
2.6K21编辑于 2022-05-16 - 来自专栏Elastic Stack专栏
探索向量搜索的世界：为什么仅有向量搜索是不够的？
向量搜索是一种利用深度学习模型将文本转换为高维向量，再将查询与数据的向量进行相似性计算的方法，它能够进行上下文的理解及语义分析，从而提高搜索结果的质量。 在本文中，我们将探索向量搜索的世界，并分析为什么仅有向量搜索是不够的。我们将从以下几个方面进行讨论： 向量搜索是什么？它有什么优势和局限性？ 什么时候应该使用向量搜索？什么时候应该使用其他搜索技术？ 如何结合向量搜索和其他搜索技术，构建一个高效且灵活的搜索系统？ 大语言模型是如何与搜索技术相结合的？ 向量搜索是什么？它有什么优势和局限性？ 向量搜索是一种基于深度学习模型将文本转换为高维向量的方法。 向量搜索也有以下几个局限性： 向量搜索在自然语言中的理解能力来自于深度学习模型，而非向量索引和向量相似性计算： 需要大量的计算资源和存储空间来训练和部署深度学习模型。 在这些模型上，向量搜索是用不着的，反而是传统的全文检索，字段精确匹配和过滤更能适配这些NLP任务的推理输出。 图片 这也首先回答了为什么只有向量搜索引擎是不够的。因为，向量生成比搜索更重要。
3.7K165编辑于 2023-07-06 - 来自专栏云云众生s
搜索的未来是向量
向量搜索提供了传统关键词搜索无法实现的可能性。 向量搜索的工作原理 向量搜索利用先进的机器学习模型将文本数据转换为高维向量，捕捉词语和短语之间的语义关系。 通过理解上下文和语义，向量搜索提供高度符合用户意图的结果，即使查询中没有确切的关键词。这种能力使向量搜索成为改善用户体验的宝贵工具，因为它能够针对不精确或描述性的查询提供精确准确的搜索结果。 当用户使用这个简单的数据集搜索类似“这个字段应该使用什么数据类型？”这样的短语时，搜索引擎会将查询转换为向量表示。然后，它将此查询向量与数据集的向量进行比较。 无论是本地还是云端的通用数据库解决方案都不适合向量搜索需求。数据库必须专门化，以便能够高效地处理嵌入的高维特性，支持快速相似性搜索，并优化对大量向量的存储。 给向量搜索一个机会，帮助确保您的用户第二次访问您的网站。 了解更多关于Couchbase 边缘向量搜索如何帮助组织快速构建能够为客户提供优质体验的应用程序。
52510编辑于 2024-06-28 - 来自专栏Elastic Stack专栏
加速多图向量搜索
加速多图向量搜索Lucene中多图向量搜索的先前状态如我们之前所述， Lucene 以及 Elasticsearch 的近似 kNN 搜索基于在 HNSW 图中搜索每个索引段并组合所有段的结果来查找全局 在Elasticsearch 8.10中，我们并行化了向量搜索，如果线程池中有足够的可用线程，则在 kNN 向量搜索中为每个段分配一个线程。 从我们对词汇搜索的经验来看，我们知道通过在段搜索之间交换到目前为止收集的最佳结果信息，我们可以实现显著的搜索加速，我们认为我们可以将相同的想法应用于向量搜索。 例如，下面我们展示了在Lucene夜间基准测试中向量搜索操作的加速情况。这些测试使用了768维的向量。 结论在这篇博客中，我们展示了通过在不同图搜索之间智能共享信息，如何在仍然实现出色召回率的同时显著提高Lucene向量搜索性能的方法。
1.5K21编辑于 2024-03-25 - 来自专栏openclaw系列
向量检索实战 —— OpenClaw 如何实现混合搜索（向量 + 全文）
为此，OpenClaw 构建了一套轻量但强大的混合检索引擎（Hybrid Search Engine），巧妙结合向量语义搜索与全文关键词匹配，在资源受限的边缘设备（如个人服务器）上也能提供接近商业 RAG 70% 向量 + 30% 全文 的加权融合，经大量测试验证为最佳平衡点。 零运维：单文件存储，无需独立服务 ACID 事务：保证索引一致性 FTS5 内置：高性能全文搜索 可扩展向量：通过 vector 扩展支持浮点数组 这使得 OpenClaw 可在树莓派、NAS 或个人 ，系统执行： 步骤 1：生成查询嵌入 使用与索引相同的嵌入模型 得到查询向量 q_vec 步骤 2：并行执行两路搜索 路径 A：向量相似度搜索 SELECT id, content, distance LIMIT 15; -- 候选数 = maxResults × candidateMultiplier 使用余弦距离（Cosine Distance） 返回 Top-15 最近邻 路径 B：全文关键词搜索
1.3K21编辑于 2026-03-14 - 来自专栏Elastic Stack专栏
利用SIMD指令加速向量搜索
Lucene 中支持向量搜索的低级底层操作就是这样一种情况。 本文将介绍 Lucene 向量搜索中使用的底层基本操作，它们如何在运行时可靠地编译为 SIMD 指令（例如x64 上的AVX指令和 AArch64 上的 NEON 指令），以及这对性能有何影响。 底层基本操作Lucene 向量搜索实现的核心在于查找两个向量之间的相似性时使用的三个基本操作：点积、平方和余弦距离。这些操作都有浮点和二进制变体。为了简洁起见，我们只看其中一个基本操作——点积。 为此，我们可以查看 Elasticsearch ®的向量搜索基准，即 SO Vector 和 Dense Vector。 SO Vector 基准测试使用 200 万个 768 维向量和带过滤的 kNN 来测试向量搜索性能。这些向量基于从 StackOverflow 帖子转储中导出的数据集。
2.6K10编辑于 2023-07-01 - 来自专栏ClickHouse的秘密基地
用ClickHouse玩转向量搜索
ChatGPT火了，顺带着把向量数据库也带火了。各种向量数据库如雨后春笋般的出现在了众人眼前。 那 ClickHouse 能玩向量搜索吗？ 在 ClickHouse 中，可以使用浮点类型的数组保存向量 Array(Float32) 然后用内置的距离函数，得出两组向量之间的相似度. #欧几里得距离 L2Distance(vector1, vector2) 接下来我用一个简单示例演示: 1.准备一些测试文档数据，利用 azure openai的接口帮我们 Embedding成向量 将用户提问同样向量化 q = "" while q != 'quit': q = input("请提问: ") if q! 利用距离函数，轻松通过SQL实现向量的相似度查询 def query(d): sql = "SELECT key,content,L2Distance(text_embedding,{embeddings
2.1K20编辑于 2023-09-02 - 来自专栏扶墙集
KVectors 压缩向量搜索终于跑通了...
问AI其实更无解，最后只能自己啃依赖库的源代码，昨天发现苗头儿，今天修改验证后，一切OK了 ✅ 用Sift的数据集做的测试（128维向量） 从100万条向量数据中查询1万条简单跑了下，数据看起来还可以， #KVectors #向量数据库
9010编辑于 2025-12-24 - 来自专栏云云众生s
向量搜索的秘诀：训练嵌入模型
为了充分利用生成式机器学习模型 的无数优势，各组织纷纷将数据嵌入到各种形式的向量相似性搜索中。许多组织专注于提示工程，以获得最佳的即席问答、自然语言搜索和数据摘要结果。 据Marqo 首席执行官 Tom Hamer 称，“向量相似性搜索的质量取决于向量嵌入的质量。” 优化结果需要对创建嵌入并（通常）执行基于嵌入的搜索的模型进行微调或训练。 Marqo Cloud 是一个基于 API 的平台，用于访问语言模型、微调嵌入模型以及使用其向量搜索引擎实现 AI 检索。 持续学习系统 为生成式 AI 用例训练向量化企业数据的模型的需求远非短暂。这是使用几乎任何形式的统计 AI 的现实。 “向量搜索仍然是一个具有机器学习模型的机器学习系统，我们对机器学习系统的了解是它们确实需要重新训练，”克拉克说。“节奏会有所不同，但如果您想保持性能，这是不可避免的。”
44010编辑于 2024-10-18 - 来自专栏Elastic Stack专栏
ElasticON视频：Elasticsearch向量搜索新突破
图片 在 ElasticON AI 大会上，Jim Farenzi 和 Benhant 向我们介绍了 Elasticsearch 和 Lucene 的最新向量搜索功能。 与稀疏向量不同，密集向量的操作完全不同，它从文本开始，将文本翻译为浮点数表示的向量，然后进行搜索。 今天，我们将探讨我们在该领域中实施的一些最新公告，重点是密集向量方面。 ，我们还集成了在平台内直接创建内嵌向量的功能，这意味着，您可以直接在文本上搜索，而不是直接使用您的向量进行搜索。 我们添加的其他功能都是为了确保混合搜索的完全集成和易于使用，这意味着您可以使用非常简单的抽象来混合搜索您的密集和稀疏向量。 除此之外，我们还有更多有趣的内容，但时间有限，在此只能简单列举一些，其中包括针对稀疏向量和Elsa的优化，Elsa V2和硬件加速基础设施，使推理成为堆栈中的第一类公民，以及向量搜索、索引和用户体验的超级简化
1.7K30编辑于 2023-10-20 - 来自专栏AI科技时讯
向量搜索与ClickHouse-Part II
这篇博文延续了我们关于向量搜索的系列文章，建立在前一篇文章的基础上，我们概述了向量搜索是什么，它与历史上基于倒排索引的方法的关系，它目前提供价值的可能用例，以及一些高级实现方法。 在这篇文章中，我们通过实际示例详细探讨了向量搜索与ClickHouse的关系，并回答了“我什么时候应该使用ClickHouse进行向量搜索？” ，它表示文本“一只困倦的脊背狗”这是我们的搜索输入向量。 通常，在向量搜索的实践中，我们不仅仅是跨嵌入搜索。通常，将搜索与元数据的过滤或聚合相结合还有额外的效用。 例如，假设我们希望对无版权的图像执行矢量搜索。 如果没有倒排索引，我们的搜索可能如下所示。在这里，我们利用下面图片的嵌入并针对100M向量进行搜索。
1.4K30编辑于 2023-09-01 - 来自专栏AI科技时讯
向量搜索与ClickHouse-Part I
向量和向量搜索的概念是支持推荐、问答、图像/视频搜索等功能的核心。 因此，我们看到社区中矢量搜索的兴趣显着增加。具体来说，当需要专门的矢量数据库时，以及当不需要时，对更好地理解的兴趣。 有了这些模型，我们借此机会重新审视向量之前的搜索，探索向量（和嵌入）是什么，了解向量搜索及其应用，以及此功能如何适应更广泛的数据环境。 与此同时，Solr和Elasticsearch等现有搜索引擎增加了对向量搜索的支持，其中包含新功能，允许用户加载和搜索嵌入。 ClickHouse支持将向量存储为数组列类型（Array），提供计算搜索向量和列值之间距离的函数。 在使用支持向量搜索的数据存储时，向用户提供了两种高级方法： 线性搜索的精确结果-输入向量与数据库中每个向量的完整比较，按最近距离对结果进行排序，并限制为K次命中。
1.2K20编辑于 2023-09-01 - 来自专栏周拱壹卒
【译】向量搜索的相似度度量
像 Milvus[3] 这样的向量数据库允许你比较任何你可以向量化的数据。你甚至可以在你的 Jupyter Notebook[4] 中做到这一点。但是 向量相似性搜索[5] 是如何工作的呢？ metrics 向量搜索有两个关键的概念组成部分：索引和距离度量。一些流行的向量索引包括 HNSW[6]、IVF[7] 和 ScaNN[8]。 其他有趣的向量相似度或距离度量 汉明距离 杰卡德指数 向量相似度搜索度量总结 向量相似度度量 向量可以表示为数字列表或方向和大小。为了更容易理解，你可以将向量想象为指向特定方向的线段。 如果使用内积作为相似性度量，那么更大的长度（或幅度）将优先考虑，这意味着具有较大长度的向量将被视为更相似，即使它们的实际方向可能相差很大。这可能导致不准确的搜索结果。 向量相似度搜索度量总结 在这篇文章中，我们了解了三种最有用的向量相似度搜索度量：L2（也称为欧几里得）距离、余弦距离和内积。每种度量都有不同的使用场景。欧几里得距离用于我们关心大小的差异。
91710编辑于 2024-06-19 - 来自专栏云云众生s
向量搜索如何影响客户购物习惯
利用大型零售商的客户促销来推动销售的向量搜索应用展望。 译自 How Vector Search Can Influence Customer Shopping Habits 。 向量搜索如何影响客户购物习惯 随着大语言模型、向量和向量搜索的热议，退一步理解这些人工智能技术进步如何转化为组织结果，最终为客户带来价值尤为重要。 在这里，我们继续讲述这个故事，当我们的分布式系统和 AI 专家利用向量搜索来推动一个大型零售商的客户促销结果。 问题 今天，我们与促销团队见面。 跨不同类别的向量将不可用，但这没关系，因为我们可以在查询时按类别过滤。 然后，我们可以在 Apache Cassandra 集群中创建一个表来支持每个特定类别的向量搜索。 product_name TEXT， product_vector vector<float， 14>); 为了使向量搜索适当地发挥作用，我们需要在表上创建一个存储附加的二级索引(SASI
58610编辑于 2024-03-28 - 来自专栏AI科技时讯
复合索引：向量搜索的高级策略
在向量搜索领域，我们拥有多种索引方法和向量处理技术，它们使我们能够在召回率、响应时间和内存使用之间做出权衡。 因此，为了构建一个健壮且高效的向量相似性搜索应用，理解复合索引的工作原理至关重要。了解何时何地应用不同的索引或向量转换技术，以及何时避免使用它们，对于优化搜索性能至关重要。 精炼：在搜索过程中，精炼步骤使用原始非压缩向量的距离计算来重新排序搜索结果，以提高搜索的精度。这一步骤也可以通过另一种索引方法来实现。 粗量化的关键优势在于它通过向量“聚类”来实现非详尽搜索，例如IVF中的倒排索引，这可以显著提高搜索效率。而细量化则关注于通过编码技术减少向量的存储需求，同时最小化对搜索准确性的影响。 ； 利用倒排文件（IVF）进行向量的粗量化，以实现高效的搜索； 在每个IVF单元内应用乘积量化（PQ）来压缩向量，减少内存使用； 搜索后，使用原始扁平向量（RFlat）重新排序结果，以确保准确性； 在构建复合索引时
1.4K10编辑于 2024-07-15 - 来自专栏null的专栏
淘宝搜索的向量召回算法MGDSPR
概述 前面已经介绍了多个搜索召回中的向量召回算法，如Facebook的EBR，Que2Search，京东的DPSR。 对于搜索系统来说，召回通常是由倒排召回构成，倒排召回的简单原理如下图所示： 对于Document，首先对其关键词的提取，并将其索引化，在索引中，其key是核心词，value对应了item的列表，这便是倒排索引的来源 前面介绍到的基于向量召回的召回算法能够很好的解决上述提到的问题。 在MGDSPR中着重要解决的问题是如何优化相关性的问题，这一点在其他的文章中很少提及，但是搜索中的相关性问题对于向量召回来说是避不开的一个问题，而且是一个较难解决的一个问题。 2. 相关性控制模块 在搜索系统的向量召回中，存在很大的相关性的问题，尽管在模型上已经对query进行多粒度的建模，但是对于电商系统来说，还存在着品牌，型号，类目，颜色等更细粒度的相关性，为了能对系统具有更好的相关性控制能力
1.3K30编辑于 2023-04-02 - 来自专栏milvus数据库
创建collection并执行向量搜索
num_entities, dim)),]insert_result = coll.insert(entities)print("Start flush")coll.flush()print("done")创建索引在向量类型字段上创建索引 向量搜索随机生成一个向量进行搜索。使用原始向量进行搜索。
65410编辑于 2024-04-02 - 来自专栏马超的博客
向量数据库：使用Elasticsearch实现向量数据存储与搜索
向量数据库：使用Elasticsearch实现向量数据存储与搜索 一、简介 Elasticsearch在7.x的版本中支持 向量检索[2] 。 例如，不要在循环中使用这些函数来计算文档向量和多个其他向量之间的相似性。如果需要该功能，可以通过直接访问向量值来重新实现这些函数。 为了更好的利用DSL优化器，可以使用参数的方式提供一个查询向量。 4. 检查缺失值：如果文档中没有用于执行向量函数的向量字段的值，会抛出错误。 另外，为了避免在文档向量与查询完全匹配时被除0，在分母中加了1。 3.4 欧几里得距离：l2norm l2norm函数计算给定查询向量和文档向量之间的L2距离(欧几里德距离)。 ：使用Elasticsearch实现向量数据存储与搜索 [2] 向量检索: https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/e8c382f89553e3a7aaafa88a5934288c1192acdc
5.5K20编辑于 2023-09-02 - 来自专栏深度学习与python
MariaDB LTS 年度发布集成了向量搜索
新版本引入了集成的向量搜索功能，适用于 AI 驱动和相似性搜索应用程序，增强了 JSON 功能，并提供了用于数据历史和审计的时态表。 向量搜索能力对于 RAG 和其他现代 AI 和机器学习应用至关重要，可以在大型数据集上进行相似性搜索。 MariaDB Vector 包括一个原生的向量数据类型，用于最近邻搜索的索引，用于计算向量相似度的函数（VEC_DISTANCE_EUCLIDEAN、VEC_DISTANCE_COSINE 和 VEC_DISTANCE 关于向量搜索，他写道： 根据 Mark Callaghan 的基准测试，MariaDB 向量比 pgvector 更快。但这里有一些注意事项。 向量搜索是 MariaDB 版本的主要功能，但不是唯一的功能：像其他开源关系数据库一样，MariaDB 现在已经将 Unicode 作为默认字符集，以使其完全兼容当今的多语言和全球应用，并将时间戳范围从
38410编辑于 2025-07-02
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号