《向量数据库指南》——AI原生向量数据库Milvus Cloud 2.3新功能

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了《向量数据库指南》——AI原生向量数据库Milvus Cloud 2.3新功能。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

New Feature

  • Upsert 功能

支持用户通过 upsert 接口更新或插入数据。已知限制,自增 id 不支持 upsert;upsert 是内部实现是 delete + insert所以性能上会有一定损耗,如果明确知道是写入数据的场景请继续使用 insert。

《向量数据库指南》——AI原生向量数据库Milvus Cloud 2.3新功能,《向量数据库指南》,算法,机器学习,人工智能,AI-native,向量数据库,Milvus Cloud,维格云

  • Range Search 功能

支持用户通过输入参数指定 search 的 distance 进行查询,返回所有与目标向量距离位于某一范围之内的结果。例如:

// add radius and range_filter to params in search_params
search_params = {"params": {"nprobe": 10, "radius": 10, "range_filter" : 20}, "metric_type": "L2"}
res = collection.search(
    vectors, "float_vector", search_params, topK,
    "int64 > 100", output_fields=["int64", "float"]
)

该例子中就会返回距离在 10~20 之间的向量。需要注意的是不同文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-698084.html

到了这里,关于《向量数据库指南》——AI原生向量数据库Milvus Cloud 2.3新功能的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 《向量数据库指南》——用 Milvus Cloud和 NVIDIA Merlin 搭建高效推荐系统结果

    结果 以下展示基于 CPU 和 GPU 的 3 组性能测试结果。该测试使用了 Milvus 的 HNSW(仅 CPU)和IVF_PQ(CPU 和 GPU)索引类型。 对于给定的参数组合,将 50% 的商品向量作为查询向量,并从剩余的向量中查询出 top-100 个相似向量。我们发现,在测试的参数设置范围内,HNSW 和 IVF_PQ 的召

    2024年02月05日
    浏览(40)
  • 《向量数据库》——向量数据库Milvus Cloud 和Dify比较

    Zilliz Cloud v.s. Dify Dify 作为开源的 LLMs App 技术栈,在此前已支持丰富多元的大型语言模型的接入,除了 OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、Hugging face、Replicate 等全球顶尖模型及模型托管平台,也完成了国内主流的各大模型支持(如文心一言、智谱 AI 等)。 而 Zilliz Cloud  和 Milvus 则是

    2024年02月08日
    浏览(40)
  • 云原生向量数据库Milvus

    什么是 Milvus Milvus 是一款云原生向量数据库,它具备高可用、高性能、易拓展的特点,用于海量向量数据的实时召回。 Milvus 基于 FAISS、Annoy、HNSW 等向量搜索库构建,核心是解决稠密向量相似度检索的问题。在向量检索库的基础上,Milvus 支持数据分区分片、数据持久化、增量

    2024年02月02日
    浏览(35)
  • 一文详解向量数据库Milvus Cloud动态 Schema

    在数据库中,Schema 常有,而动态 Schema 不常有。     例如,SQL 数据库有预定义的 Schema,但这些 Schema 通常都不能修改,用户只有在创建时才能定义 Schema。Schema 的作用是告诉数据库使用者所希望的表结构,确保每行数据都符合该表的 Schema。NoSQL 数据库通常都支持动态 Schema

    2024年01月18日
    浏览(34)
  • 《向量数据库指南》——开源框架NVIDIA Merlin & 向量数据库Milvus

    推荐系统 pipeline 中至关重要的一环便是为用户检索并找到最相关的商品。为了实现这一目标,通常会使用低维向量(embedding)表示商品,使用数据库存储及索引数据,最终对数据库中数据进行近似最近邻(ANN)搜索。这些向量表示是通过深度学习模型获取的,而这些深度学习

    2024年02月05日
    浏览(42)
  • ModaHub魔搭社区:Milvus Cloud向量数据库不可小觑

    事实上,向量数据库并不是一个新的数据库技术,只是一直以来并没有什么亮眼的技术突破,因此显得有点“籍籍无名”。然而,当向量检索找到典型应用场景,成为普遍需求后,向量数据库的真正价值才日益凸显。   云和恩墨创始人,中国数据库联盟(ACDU) 主席盖国强表

    2024年02月13日
    浏览(46)
  • 《向量数据库指南》——Milvus 中的向量索引概览和平面索引

    目录 Milvus 中的向量索引 索引概览 平面索引 在之前的教程中,我们简单介绍了单词 Embedding 示例,了解了 Embedding 的强大,以及如何在向量数据库中进行向量存储和索引。此外,我们也简单介绍了最近邻搜索算法,这个问题涉及根据所选距离度量找到距离查询向量最接近的向

    2024年02月13日
    浏览(37)
  • ModaHub魔搭社区:AI原生云向量数据库Zilliz Cloud与 LangChain 集成搭建智能文档问答系统

    目录 准备工作 主要参数 准备数据 开始提问 本文将演示如何使用 Zilliz Cloud 和 LangChain 搭建基于大语言模型(LLM)的问答系统。在本例中,我们将使用一个 1 CU 的 Cluster,还将使用 OpenAI 的 Embedding API 来获取指定文本的向量表示。现在就让我们开始吧。 运行本页中的脚本需要

    2024年02月15日
    浏览(31)
  • ModaHub魔搭社区:AI原生云向量数据库Zilliz Cloud与 OpenAI 集成搭建相似性搜索系统

    目录 准备工作 检索图书 本文将讨论如何使用 OpenAI 的 Embedding API 与 Zilliz Cloud 搭建相似性搜索系统。 在本篇中你将看到如何使用 OpenAI 的 Embedding API 和 Zilliz Cloud 完成图书检索。当前,很多的图书检索方案,包括公共图书馆里使用的那些方案,都是使用匹配的方式获取

    2024年02月15日
    浏览(33)
  • AI实践与学习1_NLP文本特征提取以及Milvus向量数据库实践

    随着NLP预训练模型(大模型)以及多模态研究领域的发展,向量数据库被使用的越来越多。 在XOP亿级题库业务背景下,对于试题召回搜索单单靠着ES分片集群普通搜索已经出现性能瓶颈,因此需要预研其他技术方案提高试题搜索召回率。 现一个方案就是使用Bert等模型提取试

    2024年01月24日
    浏览(29)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包