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标题: 什么是 Milvus？GPU加速向量数据库 [打印本页]

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作者: 雨天撐傘想你    时间: 12 小时前
标题: 什么是 Milvus？GPU加速向量数据库
作者：liuyunshengsir
什么是向量嵌入？

向量嵌入是从机器学习模型中提取的数值表示，捕捉非结构化数据的语义含义。这些嵌入通过神经网络或变压器架构对数据中的复杂相关性进行分析，创建一个密集的向量空间，其中每个点对应于数据对象（如文档中的词）的“含义”。
这个过程将文本或其他非结构化数据转换为反映语义相似性的向量——在这个多维空间中，意义相关的词被放置得更近，从而实现一种称为“密集向量搜索”的搜索方式。这与依赖精确匹配和使用稀疏向量的传统关键词搜索形成对比。向量嵌入的发展，通常源于大型科技公司广泛训练的基础模型，使得搜索能够捕捉数据的本质，超越词汇或稀疏向量搜索方法的局限性。

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我可以用向量嵌入做什么？

向量嵌入可以在各种应用中使用，以多种方式提高效率和准确性。以下是一些最常见的用例：

查找相似的图像、视频或音频文件
向量嵌入使得可以通过内容而不仅仅是关键词来搜索相似的多媒体内容，使用卷积神经网络（CNN）分析图像、视频帧或音频片段。这使得可以通过比较存储在向量数据库中的嵌入表示来进行高级搜索，例如通过声音线索找到图像或通过图像查询找到视频。
加速药物发现
在制药行业，向量嵌入可以编码化合物的化学结构，通过测量其与目标蛋白质的相似性来识别有前景的药物候选物。这加速了药物发现过程，通过专注于最有可能的线索来节省时间和资源。
提升搜索相关性的语义搜索
通过将内部文档嵌入到向量中，组织可以利用语义搜索来提高搜索结果的相关性。这种方法使用检索增强生成（RAG）的概念来理解查询背后的意图，通过类似 ChatGPT 的 AI 模型从公司的数据中提供答案，从而减少无关结果和 AI 幻觉。
推荐系统
向量嵌入通过将用户和项目表示为嵌入来测量相似性，从而改变了推荐系统。这种方法使得可以根据

原文地址：https://blog.csdn.net/liuyunshengsir/article/details/146931814

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