Вектор - это массив чисел, выражающий положение точки в пространстве по нескольким измерениям.
Как векторы связаны с эмбедингами?
В машинном обучении эмбединги - это векторы, представляющие такие точки данных, как слова, предложения, изображения и т.д.
Как работает векторная база данных?
Векторная база данных хранит эмбединги для различных точек данных, таких как документы, изображения, продукты и т.д. Она сопоставляет эти эмбединги с исходными данными.
Как векторные базы данных используются в ИИ?
Векторные базы данных имеют несколько ключевых направлений использования в ИИ:
- Семантический поиск - поиск информации на основе смысла.
- Большие языковые модели - понимание слов в контексте для генерации и обобщения информации.
- Обнаружение аномалий - выявление аномальных точек данных.
- Классификация изображений - категоризация изображений на основе визуальных свойств.
Weaviate - это векторная база данных с открытым исходным кодом, которая хранит как объекты, так и векторы, позволяя сочетать векторный поиск и структурированную фильтрацию с отказоустойчивостью и масштабируемостью облачной нативной базы данных, доступной через
GraphQL, REST и различные языковые клиенты.📌 Github
@sqlhub