AI大模型 向量Embeddings+向量数据库实现文搜文、图搜图 ...

文搜文、图搜图先容:     IT营大地老师主讲AI大模型 向量Embeddings+向量数据库实现文搜文、图搜图学习：          AI教程
   
    文搜文  ：即文本搜索文本，是指通过输入关键词或短语，在大量文本数据中检索出与之相干的内容 。  搜  索引擎（百度、谷歌、  360  ）   、   文档管理系统   、   电商搜索   。   
   图搜图  ：即图像搜索图像，是一种基于图像内容的搜索技能 。   电商平台   、   版权掩护   、   计划行业   、   智  慧医疗   （ 医生可以通过图搜图技能检索医学影像库中的相似病例，辅助病情诊断和治疗方案的制定 ）、  旅游出行   。   
   传统的  Elasticsearch   全文搜索引擎可以通过分词实现搜索功能，但是要实现图搜图就无从动手了。   
   向量  Embeddings  联合向量数据库不但可以实现文搜文，还实现图搜图。   
   向量  Embeddings  联合向量数据库在向量搜索领域相比   Elasticsearch   具有更高的性能（好比相似度）、更强的灵活性和可扩展性、更低的开辟门槛和成本效益，以及更广泛的应用场景。   
   好比  Milvus   向量数据库，在  万亿条  向量数据中检索数据可以实现毫秒级别的速度。  

   向量  Embeddings  先容：  
   向量  Embeddings  也叫向量嵌入（  Vector Embeddings  ），是天然语言处理（  NLP  ）和呆板学习领域中一个非常紧张的概念，它是一种将高维数据（如文本、图像、音频或视频等）映射到低维空间（向量）的技能。这种转换使得这些数据（如文本、图像、音频或视频等）可以大概在数学上被处理，从而可以大概举行天然语言搜索、分类、盘算等操作。  

   非结构化数据  (  如  WORD  、  PDF  、  TXT  等  )  ，通过  深度学习模型  (  神经网络  )  ，把  天然语言  转换成  向量  ，这样就可以实现天然语言搜索、分类、盘算等操作。   
   深度学习向量模型  （神经网络）目前已经非常成熟，怎样借助深度学习模型把  非结构化数据转换成向  量  ，  并对向量举行处理  是目前开辟  AI  大模型应用开辟比较关注的问题。   
   向量  Embeddings  在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：   
   1、天然语言处理（  NLP  ）  ：在  NLP  中，单词  Embedding  （词嵌入）是一种常见的技能，用于将单词转换为一连向量表现。这种表现方法有助于捕获单词之间的语义关系，从而进步NLP  任务的性能， 如文天职类、情绪分析、呆板翻译等。   
   2、图像处理  ：在图像处理领域，图像  Embedding  技能可以将图像转换为向量表现，从而便于举行图像分类、识别、检索等任务。   
   3、推荐系统  ：推荐系统可以利用用户行为数据（如点击、购买、评分等）和物品属性数据（如标题、形貌、图片等）生成向量表现，进而盘算用户与物品之间的相似度，从而为用户推荐可能感兴趣的物品。   

   这张图片通过坐标系和向量化表现的方法，展示了四种动物（猫、狗、牛、羊）在某种  抽象空间  中的位置关系 。   
   通过把自燃语言向量转化为向量，可以让我们在向量空间中举行语义搜索、分类、盘算等操作。   
   好比我们把  “  宠物  ”  向量化，然后用对应的向量举行搜索，就可以获取猫和狗的向量数据。好比我们把  “  家畜“  向量化，然后用应的向量举行搜索就可以搜索到牛和羊对应的向量，从而实现语言搜索。   
   Embeddings  大模型  : BERT   ( Google  开辟   )  、   GPT  系列   、   Word2Vec   、   百度文心大模型   、  bge-large-  zh  、  智谱  、  讯飞新火  等。  

  

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