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
向量操作：CRUD
这部分内容有帮助吗？
- Qdrant Client: Basic operations, Qdrant Team, 2024 (Qdrant) - 解释如何在向量点上执行创建、读取、更新和删除操作，包括ID、向量和负载等概念。
- An Overview of Vector Databases: From Embeddings to Applications, Zohair H. S. Shafi, Ahmad S. Y. Abed, Mustafa H. M. Bahi, and Muhammad M. E. A. El-Habib, 2023 IEEE Access, Vol. 11 (IEEE) DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3333333 - 概述向量数据库，讨论与向量嵌入的CRUD操作相关的数据模型、存储和管理方面。