趋近智
向量数据库与语义搜索实现
章节 1: 向量嵌入与向量空间
从数据到向量：回顾
嵌入模型概述
理解向量维度
降维技术概述
测量向量空间中的相似度
动手实践：生成与比较嵌入
章节 2: 向量数据库介绍
什么是向量数据库？
核心架构组成部分
数据模型与数据结构定义
向量操作：CRUD
元数据过滤
扩展考量
实践操作：向量数据库基本交互
章节 3: 近似最近邻 (ANN) 搜索
近似的需求
ANN 的核心思想
算法概览：HNSW
算法概述：IVF
算法概述：LSH
索引参数与调优
评估 ANN 性能
动手实践：调整索引参数的试验
章节 4: 构建语义搜索系统
语义搜索与关键词搜索再比较
语义搜索流程的架构
数据准备与分块处理
查询处理与向量化
结果排序与再排序
实现混合搜索
评估语义搜索相关性
动手实践：设计搜索查询流程
章节 5: 向量数据库的应用实践
选择向量数据库平台
使用 Pinecone 客户端
使用 Weaviate 客户端
使用 Milvus 客户端
使用 ChromaDB 客户端
高效索引大型数据集
监控与维护
动手实践：构建小型语义搜索应用
高效索引大型数据集
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- Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems, Martin Kleppmann, 2017 (O'Reilly Media) - 介绍构建可扩展系统的基本概念，包括高效数据摄取、批处理和分布式系统设计。
- Fluent Python: Clear, Concise, and Effective Programming, Luciano Ramalho, 2022 (O'Reilly Media) - 提供Python并发机制的实用指导，包括用于线程和进程池的
concurrent.futures，这与并行批量插入相关。 - Transformers documentation on Performance and scalability, Hugging Face, 2024 - 提供优化嵌入模型推理的指导，包括批量输入、使用GPU和选择合适的模型以提高效率。