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软件简介

Vearch 是一个分布式向量搜索系统,可以用来计算向量相似度,或用于机器学习领域,如:图像识别、视频识别或自然语言处理等各个领域。

本系统基于 Faiss 实现, 提供了快速的向量检索功能。

提供类似 Elasticsearch 的 Restful API 可以方便地对数据及表结构进行管理查询等工作。

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2019/11/18 14:39
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2019/11/01 10:13
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发表于数据库专区
2019/11/01 10:49

Vearch 向量搜索系统 0.2 发布

Vearch 是一个分布式向量搜索系统,可以用来计算向量相似度或用于机器学习领域 如:图像识别, 视频识别或自然语言处理各个领域。 本系统基于 Faiss 实现, 提供了快速的向量检索功能。 提供类似 Elasticsearch 的 Restful API 可以方便的对数据及表结构进行管理查询等工作。 本次更新: 1. 原始向量支持磁盘存储,支持 Mmap 和 RocksDB 两种类型,原有的全内存类型(MemoryOnly)合并到了 Mmap 类型中 2. 添加了高性能实时的数...

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发表于AI & 大数据专区
2019/10/10 15:53

Vearch v0.1 发布,分布式向量搜索系统

Vearch 是一个分布式向量搜索系统,可以用来计算向量相似度或用于机器学习领域 如:图像识别, 视频识别或自然语言处理各个领域。 本系统基于 Faiss 实现, 提供了快速的向量检索功能。 提供类似 Elasticsearch 的 Restful API 可以方便的对数据及表结构进行管理查询等工作。 架构:

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发表于云计算专区
2019/10/15 15:50

用Vearch搭建一个图片搜索服务

#### 什么是图片搜索 >古时候人们对图片的处理能力非常有限,图片搜索可能是图片的文件名,摘要,或者长度宽度,或者路径等进行文本搜索,巴特现代社会人们更喜欢用以图搜图来替代这种说法,基本上各大搜索引擎都支持这种搜索方式。如下图 ![](https://oscimg.oschina.net/oscnet/3fc595f3ed5acb6fee090d8200384d3aee4.jpg) #### 什么是Vearch > Vearch 是一个分布式向量搜索系统,可以用来计算向量相似度或用于机器学习领域,支...

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01/18 23:50

推荐系统工程篇之搭建以图搜图服务

基于内容的召回在推荐系统中是比较常见的召回策略,常见有基于用户或物品的标签召回或者基于用户的年龄,地域等召回,一般该策略的实现是基于开源软件 Elasticseach 实现的。虽然召回的结果都比较合理,但是召回的新颖度,惊喜度等都比较低。比如通过标签“刘德华”进行召回,基本上召回的都是包含刘德华字眼的物品,不太可能召回出“黎明”,“张学友”等其他四大天王的物品。近年随着万物皆可 Embedding,特别是 word2vec,i...

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2020/11/24 16:13

英特尔与京东联合强化AI武器:让创新更专注

在数学领域,特征值与特征向量是十分重要的两个概念,且在高校课本上都表明这两个词在工程技术方面有着广泛应用。但还不止于此,在蓬勃发展的数字化智能时代,特征值和特征向量对于AI算法的开发以及AI训练与应用有着重要价值,可以说是人工智能(AI)的基石。 当前,随着5G、物联网、云计算等技术的普及,AI开发与应用规模也在不断扩大,企业除了要面对数据爆发挑战,还需要对海量的特征向量进行存储和计算,这进一步加大了基础...

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发表于AI & 大数据专区
2020/12/29 08:50

贝壳找房基于Milvus的向量搜索实践(一)

摘要:本系列文章分为三部分,第一部分主要讲基本概念、背景、选型及服务的整体架构;第二部分主要讲针对低延时、高吞吐需求,我们对Milvus部署方式的一种定制;第三部分主要讲实现数据更新、保证数据一致性,以及保证服务稳定及提高资源利用率做的一些事情。 1.名词解释 Milvus[1]:一种基于Faiss[5],NMSLIB[6] 和 Annoy[7]的相似特征向量搜索引擎。 向量:即特征向量,是对客观世界物体特征的数值表示;比如我们用RGB(红绿蓝)三元...

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发表于AI & 大数据专区
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Chat with Milvus #11 回顾- 分布式数据库与Milvus分布式

视频链接: Milvus问答#11- 分布式数据库与Milvus 分布式 本期的 Milvus 线上问答由我们 15 年经验的数据库专家-顾老师,带你总结主流数据库的发展与未来方向。 视频中我们分析了传统数据库的架构,挑战&解法、分布式数据库的优势与劣势,最后带出了我们对 Milvus 分布式的看法与规划。视频中我们介绍了像是 AWS Aurora、PingCAP 与分布式数据库中间件 ShardingSphere 这些热门的技术,想了解数据库前世今生的你务必点开 的视频...

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发表于AI & 大数据专区
2020/05/15 08:45

Chat with Milvus #11 回顾- 分布式数据库与Milvus分布式

本期的 Milvus 线上问答由我们 15 年经验的数据库专家-顾老师,带你总结主流数据库的发展与未来方向。 视频中我们分析了传统数据库的架构,挑战&解法、分布式数据库的优势与劣势,最后带出了我们对 Milvus 分布式的看法与规划。视频中我们介绍了像是 AWS Aurora、PingCAP 与分布式数据库中间件 ShardingSphere 这些热门的技术,想了解数据库前世今生的你务必点开👆的视频! ⏰ Milvus 线上问答的部分从视频 39:06 开始,有兴趣...

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2020/12/17 10:26

亿级流量背后战场,京东11.11大促全方位技术揭秘

作为一名开发者,你经历过最可怕的流量是怎样的呢?对京东的这群架构师而言,京东11.11大促无疑是一场巨大的流量考验。摆在擂台上的是2715亿元的成交额,而在擂台背后,是一场关乎亿级、十亿级、百亿级流量的巨大战场。每一个技术故障都可能引发成倍的损失,与商家的厮杀对比,大促背后的战场可能更加残酷。 12月5日,由京东智联云主办,CSDN承办的开发者技术沙龙在北京落地举办。本次沙龙以“京东11.11大促,亿级流量背后的战场...

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发表于AI & 大数据专区
2020/04/23 10:48

AI 搜房,贝壳找房的Milvus实践

| 项目背景 贝壳作为一家房产服务互联网平台,如何在海量房源中选出能够快速成交的房源是对平台和经纪人来说都是一件非常重要同时具有挑战的事情,但是针对房型图,户型信息等一系列非结构化数据在平台中应该怎么搜索呢? 我们都知道计算机没有办法处理图片、语音、人类语言等非结构化数据,借助人工智能“万物皆可 embedding",通过 embedding 技术将这些非结构化数据映射成多维向量,再使用向量搜索工具就可以轻松地分析数据。...

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发表于AI & 大数据专区
2020/04/23 08:55

AI 搜房,贝壳找房的Milvus实践

| 项目背景 贝壳作为一家房产服务互联网平台,如何在海量房源中选出能够快速成交的房源是对平台和经纪人来说都是一件非常重要同时具有挑战的事情,但是针对房型图,户型信息等一系列非结构化数据在平台中应该怎么搜索呢? 我们都知道计算机没有办法处理图片、语音、人类语言等非结构化数据,借助人工智能“万物皆可 embedding",通过 embedding 技术将这些非结构化数据映射成多维向量,再使用向量搜索工具就可以轻松地分析数据。...

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