Публикации по теме 'vector-database'
Как ChatGPT перенес чат-ботов в новое царство
Неудивительно, что ChatGPT покорил мир. Хотя это была первая общепринятая языковая модель, поддерживающая человеческие разговоры, она не была первой. Google LaMDA, о котором было объявлено на Google I/O 2021, был интегрирован в Google Assistant (получивший название Google Duplex) и мог принимать звонки от вашего имени. Посмотрите видео ниже.
Они никогда не обнародовали его из-за потенциальных этических последствий, а также из-за разногласий по поводу того, что он стал разумным. Вы..
Векторные базы данных, большие языковые модели и рассуждения на основе прецедентов
В 2018 году языковые модели ворвались на сцену благодаря BERT (двунаправленные представления кодировщиков от трансформеров) (Джейкоб и др., 2018) . По сути, исследователи обнаружили, что они могут использовать метод обучения без учителя для создания модели, которая будет генерировать семантически чувствительные вложения для предложений текста.
Чтобы понять, почему это имело большое значение, необходимо понять термины, выраженные в этом предложении.
Что такое модель, которая..
Введение в системы рекомендаций по продуктам электронной коммерции и их внедрение
Введение
В сегодняшней цифровой среде, где множество веб-сайтов конкурируют за мимолетное внимание пользователей, необходимость увлекать и удерживать посетителей никогда не была более важной. Поскольку средний пользователь проводит на веб-странице всего 10 секунд, прежде чем перейти дальше, задача создания неизгладимого впечатления становится насущной проблемой. Итак, в чем же секрет поддержания интереса пользователя? Ответ кроется в системах рекомендаций — инновационной..
В 20 раз быстрее, чем в начале: представляем расширение pgvecto.rs, написанное на Rust
Мы рады объявить о выпуске pgvecto.rs , мощного расширения Postgres для поиска сходства векторов, написанного на Rust. Его алгоритм HNSW в 20 раз быстрее, чем pgvector при 90% отзыве. Но скорость — это только начало — pgvecto.rs спроектирован так, чтобы легко добавлять новые алгоритмы. Мы создали расширяемую архитектуру, чтобы участники могли быстро внедрить новый индекс, и мы с нетерпением ждем, когда сообщество разработчиков открытого исходного кода поднимет pgvecto.rs на новые..
Что нам нужно знать перед принятием векторной базы данных
Чтобы продолжить наш путь к применимому генеративному ИИ, я хотел бы обсудить некоторые проблемы применения векторных баз данных. Эти вопросы плохо обсуждаются, не говоря уже о том, чтобы найти широко принятые решения. Векторные базы данных — это настолько новая концепция, что осознание этих проблем приведет к более разумному проектированию системы.
Оглавление
· Почему векторные базы данных · Различные типы векторных баз данных · Проблемы применения векторных баз данных ∘..
Путешествие по векторному пространству: раскрытие магии векторных баз данных
Погрузитесь глубоко в мир векторных баз данных — передовую область, где многомерные данные обеспечивают быстрый и точный поиск. В эпоху, когда доминируют машинное обучение, внедрения и семантический поиск, традиционные структуры баз данных часто не справляются с потоком векторизованных данных. Познакомьтесь с базами данных векторов: они созданы для хранения, управления и извлечения данных в форме векторов. Они стали основой многих приложений на базе искусственного интеллекта — от систем..
Зачем и когда вам нужна специально созданная база данных векторов?
Векторный поиск , также известный как поиск по сходству векторов, представляет собой метод поиска топ-k результатов, наиболее похожих или семантически связанных с заданным вектором запроса, среди обширной коллекции плотных векторных данных.
Прежде чем проводить поиск по сходству, мы используем нейронные сети для преобразования неструктурированных данных , таких как текст, изображения, видео и аудио, в многомерные числовые векторы, называемые векторами внедрения. Например, мы можем..
