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图片、视频、DNA序列……非结构化数据井喷,新技术风向标在哪?

万物互联的今天,数据井喷,数据类型也不断增长,其中包括图片、视频、分子结构等在内的非结构化数据暴涨。根据 IDC 预测,到 2025 年,中国数据总量预计增加至 48.6ZB,独占全球份额的 27.8%,成为世界上数据容量最大的区域。在全球数据增量和总量都不断增长的同时,其中 80% 都数据都将是非结构化数据。这不仅为非结构化数据研究提供了沃土,也为技术创业者创造了机会。 另一方面,回归到数据技术本身,如何在新型数据、计算机、上层业务之间构筑有效的桥梁,正是当下技术公司亟需解决的问题。 首先要实现计算机对于非结构化数据的理解,业界目前普遍认可的做法便是通过深度学习模型,将数据生成向量 embedding,然后做近邻的匹配,实现相似数据检索。这一过程涉及多个技术领域,比如除了传统的大规模数据存储、传输外,还要关注 AI 技术中深度学习模型对向量数据转换的精确度的影响等等。再加之数据库上云所涉及到的分布式技术、在线服务能力等等,对向量数据库的开发者提出了非常高的技术要求。 对于这些问题,向量数据库公司 Ziliiz 提出了自己的解决办法,并开源非结构化数据处理系列工具链,包括非结构化数据 ...

爱番番企业查询结果优化实践

作者 | summer 导读:爱番番企业查询汇集了全网2亿+企业多维度全方位信息,使用开源全文搜索引擎Elasticsearch(下文简称ES)作为搜索平台,致力于让用户更快更准的找到所需企业,但怎样能让用户搜索到满意的符合预期的结果呢?本文将会讲述爱番番企业查询在检索结果优化方面的实践,期望与大家一同交流。 全文3943字,预计阅读时间10分钟。 01 初识 数据同步,平台搭建省略,咱们直奔主题,本文中的样例来源于测试录入,仅用于dsl查询语句结果展示。 我:hello ES ,很高兴与你相识,我现在有个需求,需要根据关键信息查询出包含该关键信息的企业,用什么比较合适呢 ? ES:匹配查询 match 最合适不过了,它是一个高级 全文查询 既能处理全文字段,又能处理精确字段。 我:企业维度好多,我想多个字段进行匹配,使用 match 有些麻烦,有更便捷的方式吗? ES:可以试试multi_match, multi_match默认情况下,它会为每个字段生成一个 match 查询。 我:哇,太好了,我试试。 查到结果了,但结果中有些 name 中没有 " 网讯科技 " 其他字段中可以查到...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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