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基于已有流行数据库以插件形式提供的则有 pgvector 与 Redis Stack
参考 Redis as a vector database quick start guide | Redis
pgvector 提供了 ivfflat 算法以近似搜索它的工作原理是将相似的向量聚类为区域并建立一个倒排索引将每个区域映射到其向量。这使得查询可以集中在数据的一个子集上从而实现快速搜索。通过调整列表和探针参数ivfflat 可以平衡数据集的速度和准确性使 PostgreSQL 有能力对复杂数据进行快速的语义相似性搜索。通过简单的查询应用程序可以在数百万个高维向量中找到与查询向量最近的邻居。对于自然语言处理、信息检索等ivfflat 是一个比较好的解决方案。
让我们以 ivfflat 方法为例。在建立 ivfflat 索引时你需要决定索引中包含多少个 list。每个 list 代表一个 中心这些中心通过 k-means 算法计算而来。一旦确定了所有中心ivfflat 就会确定每个向量最靠近哪个中心并将其添加到索引中。当需要查询向量数据时你可以决定要检查多少个中心这由 ivfflat.probes 参数决定。这就是 ANN 性能/召回率的结果访问的中心越多结果就越精确但这是以牺牲性能为代价的。 由于在 向量数据库 和 pgvector 中存储 AI/ML 输出的做法很流行
向量数据库与pgvector - 知乎序言2022 年 11 月 30 日OpenAI 推出了全新的对话式通用人工智能工具——ChatGPTChatGPT 表现出了非常惊艳的语言理解、生成、知识推理能力ChatGPT 的横空出世拉开了大语言模型产业和生成式 AI 产业蓬勃发展…https://zhuanlan.zhihu.com/p/649779973 关于redisstack的向量数据库
Redis as a vector database quick start guide | Redis redis/redis-stack-服务器
要使用 redis-stack-server 映像启动 Redis Stack 服务器请在终端中运行以下命令
docker run -d --name redis-stack-server -p 6379:6379 redis/redis-stack-server:latest
要使用 redis-stack 映像启动 Redis Stack 容器请在终端中运行以下命令 docker run -d --name redis-stack -p 6379:6379 -p 8001:8001 redis/redis-stack:latest
上面的 docker run 命令还在端口 8001 上公开 RedisInsight。您可以通过将浏览器指向 localhost:8001 来使用 RedisInsight。 RedisInsight | RedisVisualize and optimize Redis datahttps://redis.io/docs/connect/insight/
SentenceTransformers Documentation — Sentence-Transformers documentationhttps://www.sbert.net/
