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向量数据库超硬核升级!2种度量空间,1个算法全搞定!

作者:傅聪,检索算法 NSG 作者,向量检索专家,《业务驱动的推荐系统:方法与实践》作者,浙江大学计算机博士,美国南加州大学访问学者 公众号:傅聪Cong 向量检索算法,作为AI时代基础设施——向量数据库的核心组件,已被广泛应用于各类由AI模型驱动的搜索场景中,例如推荐系统召回、搜索引擎召回、以图搜图、语音检索、人脸识别与匹配、RAG(Retrieval-Augmented Generation)等。 然而,深入了解相关研究进展后我们会发现,当前面向最小欧式距离(Minimal Euclidean distance)检索和面向最大内积(Maximum Inner Product)检索的算法之间,存在一条难以跨越的技术鸿沟。这种割裂,正是许多朋友向我吐槽“向量检索门槛太高”的根本原因之一。 大多数使用向量数据库的用户,其实并不关心生成向量的AI模型是如何训练的,也不太在意该选择什么样的模型架构或向量度量方式——他们只想知道一件事:到底该用哪种算法、哪种度量方式,效果最好? 但当用户去查阅资料或请教研究者时,得到的回答往往是:“这个模型适合用欧式距离”、“那个模型用最大内积效果更好”,甚至...

phoenix v1.2.6.RELEASE-CR2 已经发布,云监控平台

phoenix v1.2.6.RELEASE-CR2 已经发布,云监控平台 此版本更新内容包括: 1.新增:操作日志增加耗时记录; 2.新增:服务器进程监控新增获取进程占用端口; 3.新增:HTTP监控增加获取接口请求结果内容和大小; 4.修改:修复被监控线程池在jdk17上运行报错的bug; 5.修改:每种监控类型能单独设置分组; 6.修改:解决JCE cannot authenticate the provider BC的问题; 7.修改:监控客户端不验证许可证文件; 8.修改:修复普通用户通过用户列表页面越权到超级管理员的bug; 9.修改:修改系统架构图和功能导图; 10.优化:其它一些细节的调整。 详情查看:https://gitee.com/monitoring-platform/phoenix/releases/v1.2.6.RELEASE-CR2

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