Описание тега vector-search
Векторный поиск позволяет находить аппроксимации на основе относительного расстояния между внедренными векторными данными, что обычно является результатом модели НЛП (Мешок слов, Word2Vec, GloVe и т. д.). Приблизительное расстояние между векторными вложениями часто вычисляется с помощью косинусного алгоритма.
Векторный поиск позволяет находить приближения, основанные на относительном расстоянии между данными, которые были «векторизованы» или записаны в виде массивов чисел. Эти векторизованные данные известны как «встраивание вектора» и обычно являются результатом модели обработки естественного языка (NLP), такой как Bag of Words, Word2Vec или GloVe. Приблизительное расстояние между векторными вложениями часто вычисляется с помощью косинусного алгоритма.
Общие алгоритмы векторного поиска:
- Приблизительный ближайший сосед (ANN)
- Скалярное произведение
- K Ближайший сосед (KNN)
Базы данных с возможностью векторного поиска: