怎么做向量数据库引擎
要创建一个向量数据库引擎,您可以按照以下步骤进行:
确定需求:首先要明确您的向量数据库引擎要解决的具体问题,以及您的应用场景和要求。
设计数据库结构:设计一个能够存储和处理向量数据的数据库结构,可以选择合适的数据结构和存储方式,如向量数据库、图数据库等。
开发数据处理方法:开发用于处理向量数据的算法和方法,包括向量检索、相似度计算、插入、更新和删除等操作。
选择合适的技术栈:选择合适的编程语言和技术栈来开发数据库引擎,如Python、C++、TensorFlow等。
实现数据库引擎:编写代码,实现您设计的数据库引擎功能,确保功能完整和性能优越。
测试和优化:测试数据库引擎的性能、稳定性和准确性,根据测试结果进行优化和改进。
部署和维护:将数据库引擎部署到生产环境中,确保系统稳定运行,维护数据库引擎的更新和升级。
技术干货
如何实现 Delivery Hero 的 AI 生成图像安全系统
在应用程序中附有图像的产品比没有图像的产品更频繁地被订购。具体来说,86% 在应用程序上订购的产品附有图像。在进行 A/B 测试后,他们还发现仅通过为产品添加图像,转化率就增加了 6-8%。这一发现意味着产品图像是顾客在Delivery Hero 应用程序上订购食品之前的关键因素之一。
2024-07-26技术干货
图像嵌入:增强图像搜索的深入解释
图像嵌入是现代计算机视觉算法的核心。了解它们的实现和用例,并探索不同的图像嵌入模型。
2024-07-26技术干货
Voyage AI 嵌入和重排器用于搜索和 RAG
进入 RAG(检索增强生成),它优化了大型语言模型的输出,提供了查询的上下文。Zilliz 和 Voyage AI 合作,使构建 RAG 管道变得简单,我们将在文章后面看到。Voyage AI 提供特定领域的定制嵌入模型和用于搜索的重排器。我们将在本文中讨论其中的一些。
2024-07-26