摘要:
理解Partition 向量检索服务DashVector的Collection具有分区(Partition)的能力,同一个Collection下的Doc可通过不同的Partition进行物理和逻辑上的分区。各种Doc操作(如插入Doc、检索Doc等。若指定Partition,则该操作将限定在该指定的 阅读全文
![分区Partition](https://img2024.cnblogs.com/blog/3446468/202411/3446468-20241114112856762-1187861946.png)
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本文主要介绍带关键词感知能力的向量检索服务的优势、应用示例以及Sparse Vector生成工具。 背景介绍 关键词检索及其局限 在信息检索领域,"传统"方式是通过关键词进行信息检索,其大致过程为: 对原始语料(如网页)进行关键词抽取。 建立关键词和原始语料的映射关系,常见的方法有倒排索引、TF-I 阅读全文
![关键词感知检索](https://img2024.cnblogs.com/blog/3446468/202411/3446468-20241114112322453-1611025905.png)
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向量检索服务DashVector支持条件过滤和向量相似性检索相结合,在精确满足过滤条件的前提下进行高效的向量检索。 阅读全文
![条件过滤检索](https://img2024.cnblogs.com/blog/3446468/202411/3446468-20241107103728453-496952972.png)
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向量检索服务DashVector在设计上支持Schema Free。 阅读全文
![Schema Free](https://img2024.cnblogs.com/blog/3446468/202411/3446468-20241107103603285-1684016263.png)
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本文为您介绍向量检索服务在电商智能搜索和偏好推荐、自然语言处理等AI问答系统、图库类网站多模态搜索、视频检索、分子检测与筛选等场景下的应用。 阅读全文
![向量检索服务-应用场景](https://img2024.cnblogs.com/blog/3446468/202411/3446468-20241107103416929-1437677254.png)