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ASCII可以编码为计算机可以识别的数据#xff0c;为什么还需要embedding? 计算机只是对“字母”进行ASCII编码#xff0c;并没有对词汇的“Word”编码。词汇应该是咱们处理自然语言的最基本的元素#xff0c;而不是字母。那么世界上有千千万万的Word
ASCII可以编码为计算机可以识别的数据为什么还需要embedding? 计算机只是对“字母”进行ASCII编码并没有对词汇的“Word”编码。词汇应该是咱们处理自然语言的最基本的元素而不是字母。那么世界上有千千万万的Word咱们具体怎么表示呢就算找出了一种方式来表示每一个Word那么这些Word之间的关系如何来表示毕竟有些词汇在某种维度上是比较相似的有些词汇在某些维度上的距离则是比较远的那么咱们如何还找到他们的关系呢
embedding简单来说它就是把单词或汉字转换成向量的过程。
向量数据库 为了快速搜索许多向量我们建议使用向量数据库
文本向量化工具 Text2vechttps://github.com/shibing624/text2vec 文本相似度比较算法 余弦相似度Cosine distance 欧式距离L2-Squared distance 点积距离Dot Product distance 汉明距离Hamming distance
可用的向量数据库选项包括 Pinecone一个完全托管的向量数据库 PGVector一个免费可用的向量数据库 Weaviate一个开源矢量搜索引擎 Qdrant一个矢量搜索引擎 Milvus专为可扩展相似性搜索而构建的矢量数据库 Chroma一个开源嵌入存储库 Typesense快速开源矢量搜索引擎 Zilliz由 Milvus 提供支持的数据基础设施
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