1.Milvus 实战 | 基于分区表实现结构化数据与非结构化数据的神经搜索神经混合查询
2.搜索引擎与信息检索教程目录
3.搜索引擎算法体系简介——排序和意图篇
4.实践DSSM召回模型
5.qdrant向量数据库有哪些
6.为什么iphone12用的第一代神经网络引擎什么意思？

Milvus 实战 | 基于分区表实现结构化数据与非结构化数据的混合查询

       将非结构化数据如、视频、网络网络语音、引擎引擎源码引擎文本转换为特征向量，百度百科结合结构化数据进行混合查询，神经搜索神经成为数据管理的网络网络传奇页游 源码新挑战。深度学习的引擎引擎源码引擎神经网络模型实现这一转换，同时非结构化数据往往带有额外属性，百度百科如性别、神经搜索神经时间等。网络网络因此，引擎引擎源码引擎需要在数据检索时同时处理结构化与非结构化数据。百度百科

       Milvus 是神经搜索神经一款针对海量特征向量的相似性搜索引擎。此前，网络网络Milvus 提供了一种结合PostgreSQL实现混合查询的引擎引擎源码引擎方案。首先在 Milvus 中进行特征向量的相似度检索，然后基于返回结果，通过 PostgreSQL 筛选结构化属性。然而，这种方法可能造成结果集损失，因为可能在向量相似度检索阶段过滤掉满足属性条件的结果。

       得益于 Milvus 0.6.0 版本新增的分区功能，上述问题得到了解决。分区功能允许非结构化数据的多个属性标签组合为一个字符串，作为分区的标签。特征向量按分区存储，检索时根据属性在相应的分区进行搜索，以快速得到混合过滤的结果。此方法提高了查询效率，且更加符合实际需求。

       具体流程包括：将属性标签字符串作为分区标签，特征向量按分区存储；在检索时，根据过滤条件将字符串与对应分区匹配，查找相似向量。分区标签支持正则表达式匹配，以灵活指定分区。

       为实现此功能，首先准备特征向量数据，提取自ANN_SIFT1B数据集中的一亿条记录。随机生成性别、获取时间、是否戴眼镜等属性标签，并将它们组合为分区标签。创建包含十个分区的Milvus表，每个分区对应一个属性组合，k聊源码数据按分区导入。

       在进行检索时，向Milvus传入查询向量，设置TOP_K值以获取最相似的前N个结果。检索时，根据给定的属性条件在指定的分区中进行查找。在指定分区后，使用欧氏距离计算向量相似度，返回匹配的向量ID。

       对于一亿条数据的混合查询，Milvus能在秒级返回结果，显著提高了查询效率。与结合PostgreSQL的方案相比，基于分区功能的混合查询更接近实际需求，先筛选属性匹配的向量，再进行相似度检索，最终得到满足条件的高质量结果集。

       基于Milvus的分区功能实现特征向量与结构化数据的混合查询，不仅性能优秀，操作简便，维护简单，还提供了一种高效的数据查询解决方案。欢迎加入Milvus社区，获取更多源码、官网信息、Slack社区、CSDN博客等资源。

搜索引擎与信息检索教程目录

       以下为搜索引擎与信息检索教程的概要内容：

       1. 前言: 介绍搜索引擎的基础知识，以及本教程的学习目标。

       2. 第1章 搜索引擎概述: 概述搜索引擎的定义、发展史、分类，信息检索模型以及主要搜索引擎如Google、Yahoo、百度和天网。这部分着重于搜索引擎的基本概念。

       3. 第2章 搜索引擎工作原理: 解析搜索引擎的内部结构，包括网页搜集、内容提取、查询服务等，以及它们的工作原理。

       4. 第3章 信息检索模型: 介绍经典模型如布尔、向量、概率模型，关注介入源码以及代数模型如广义向量空间模型和神经网络模型。

       5. 第4章 文本操作: 针对文本处理的各个方面，如词法分析、分词、预处理等，以及文本聚类和压缩技术。

       6. 第5章 文本信息检索技术: 详细讲解顺排和倒排文档检索、布尔检索、加权检索等不同检索策略，以及全文检索、超文本检索和分布式信息检索技术。

       7. 第6章 信息检索评价: 关注检索的相关性评价、系统性能评估，以及相关组织和会议。

       8. 第7章 文本分类与聚类: 介绍文本分类和聚类的基本概念，常用算法及其实现。

       9. 第8章 Web信息检索技术: 深入探讨Web信息处理技术，包括数据挖掘、Web搜索系统的构成和关键技术。

       . 第9章 搜索引擎开发技术: 实例演示搜索引擎的开发过程，包括体系结构、网页搜集、预处理和查询服务的实现。

       . 实验: 提供实际操作的实验环节，帮助读者将理论知识应用到实践中。

       . 参考文献: 提供深入研究的参考资料，供读者进一步学习。

搜索引擎算法体系简介——排序和意图篇

       以下是对刘老师在DataFun Talk算法架构系列活动中关于搜索引擎算法体系——排序和意图篇的简化整理。刘老师重点讲解了搜索引擎算法在排序和意图识别领域的应用，随着技术发展，搜索算法经历了从简单模型到深度学习的演变。

       早期，年前的搜索算法主要依赖简单模型如贝叶斯、LR和决策树，虽效果良好，但数据量小。进入年至年，复杂算法如贝叶斯网络、点击模型等开始应用，如GBDT/RF用于排序，深度学习如CNN、RNN得到广泛应用。现在的搜索引擎不仅算法提升，还引入监督、红包跳转源码非监督学习和强化学习，尝试将这些理论应用于实际场景。

       搜索引擎框架经历了三个阶段：初始阶段依赖用户手动查找；第二阶段引入开放平台，要求算法精准定位用户需求；第三阶段是知识图谱和精准问答，涉及实体识别和关系挖掘。搜索引擎开发框架中，查询分析包括查询词分析和意图识别，文章排序则有多种模型，如LTR、点击模型和个性化模型。

       在算法部分，查询分析主要通过规则、分类器（如神经网络）和深度学习进行，文章排序则涉及LTR、点击模型和个性化模型的结合。意图识别则运用规则挖掘和机器学习模型，如Bayes、LR和深度学习模型。这些模型各有优缺点，如规则识别算法简单高效，深度学习模型计算速度快但需要大量数据。

       最后，刘老师提到的未来趋势包括使用用户行为数据的增强学习和对抗网络模型，以及结合人工标注数据的Ubias LTR，以优化排序策略和用户体验。如果你想深入了解这些算法，可以查阅相关论文和进一步探讨。

实践DSSM召回模型

       1. DSSM模型的原理简介

       DSSM模型的全称是Deep Structured Semantic Model，由微软研究院开发，用于将文本（包括句子、Query、实体等）转换为向量，并应用于文本相似度匹配场景下的算法。

       DSSM模型在信息检索、文本排序、问答、描述以及机器翻译等领域有广泛应用。该模型旨在衡量搜索关键词与被点击文本标题之间的相关性。DSSM模型的原理相对简单，通过搜索引擎中的Query和Document的海量点击曝光日志，使用深度神经网络（DNN）将Query和Document表达为低维语义向量，并通过余弦相似度计算两个语义向量的距离，最终训练出语义相似度模型。该模型既可以预测两个句子的视讯赚钱源码语义相似度，也可以获得某句子的低维语义Embedding向量。

       DSSM模型的整体结构图如图（1）所示，其中Q代表Query信息，D代表Document信息。

       （1）Term Vector：表示文本的Embedding向量；

       （2）Word Hashing技术：为解决Term Vector太大问题，对bag-of-word向量降维；

       （3）Multi-layer nonlinear projection：表示深度学习网络的隐层；

       其中：

       [公式] 表示第 [公式] 层的权值矩阵， [公式] 表示第 [公式] 层的bias项。

       [公式]

       用 tanh 作为隐层和输出层的激活函数：

       [公式]

       （4）Semantic feature：表示Query和Document最终的Embedding向量；

       （5）Relevance measured by cosine similarity：表示计算Query与Document之间的余弦相似度；即：

       [公式]

       （6）Posterior probability computed by softmax：表示通过Softmax函数把Query与正样本Document的语义相似性转化为一个后验概率；即：

       [公式]

       其中：

       [公式] 为Softmax的平滑因子， [公式] 为Query下的正样本， [公式] 为Query的随机选取的负样本， [公式] 为Query下的整个样本空间。在训练阶段，通过极大似然估计，最小化损失函数：

       [公式]

       2. DSSM模型在推荐召回环节的应用

       （2.1）DSSM模型在推荐召回环节的结构

       DSSM模型的最大特点是Query和Document是两个独立的子网络，这一特点后来被移植到推荐算法的召回环节，即对用户端（User）和物品端（Item）分别构建独立的子网络塔式结构。这种方式对工业界非常友好，两个子网络产生的Embedding向量可以独立获取和缓存。目前，工业界流行的DSSM双塔网络结构如图（2）所示。

       双塔模型两侧分别对（用户，上下文）和（物品）进行建模，并在最后一层计算二者的内积。

       其中：

       （1）[公式] 为（用户，上下文）的特征， [公式] 为（物品）的特征；

       （2）[公式] 表示（用户，上下文）最终的Embedding向量表示， [公式] 表示（物品）最终的Embedding向量表示；

       （3）[公式] 表示（用户，上下文）和（物品）的余弦相似度。

       （2.2）候选集合召回

       当模型训练完成时，物品的Embedding可以保存成词表，线上应用时只需查找对应的Embedding即可。因此，线上只需计算（用户，上下文）一侧的Embedding，基于Annoy或Faiss技术索引得到用户偏好的候选集。

       （2.3）应用Trick

       （1）对双塔两侧输出的Embedding进行L2标准化；

       [公式]

       [公式]

       （2）对于内积计算的结果，除以一个固定的超参数。

       [公式]

       超参数的设定可以通过实验结果的召回率或精确率进行微调。除以超参数的效果如下，可以看到Softmax的效果更加明显。

       下面使用一个简单的数据集，实践一下DSSM召回模型。该模型的实现主要参考python软件的DeepCtr和DeepMatch模块。

       1. 数据处理

       （1.1）加载数据

       samples.txt数据可以从百度网盘下载：

       链接: pan.baidu.com/s/1eM4q... 提取码: 1mjz

       本示例中包含7个特征。

       user_id为用户ID特征，离散特征，从1-3表示；gender为用户性别特征，离散特征，从1-2表示；age为用户年龄特征，离散特征，从1-3表示；hist_movie_id为用户观看的movie序列特征，根据观看的时间倒排，即最新观看的movieID排在前面；hist_len为用户观看的movie序列长度特征，连续特征；

       movie_id为movieID特征，离散特征，从1-表示；movie_type_id为movie类型ID特征，离散特征，从1-9表示；

       （1.2）打乱数据集

       （1.3）转换数据存储格式

       2. 构建模型

       （2.1）统计每个离散特征的词频量，构造特征参数

       （2.2）构建模型

       （2.3）编译模型及训练模型

       训练过程如图所示：

       （2.4）打印看一下模型的结构

       （2.5）画一下模型的loss值，看看模型收敛的情况。

       （2.6）获取用户端和**端的Embedding表示

       （2.7）基于用户端和**端的Embedding，通过python的annpy或faiss模块索引用户感兴趣的**。

       应用和实现可参考：

       github.com/spotify/anno...

       github.com/facebookrese...

       参考：Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations

       github.com/shenweichen/...

       github.com/shenweichen/...

qdrant向量数据库有哪些

       Qdrant是一种专为扩展过滤支持而设计的向量相似度搜索引擎和向量数据库，它特别适用于各种基于神经网络的语义匹配、图像搜索等应用。Qdrant使用Rust编写，具有高效、可靠的特性，即使在高负载下也能快速运行。其核心特点包括：

       1. **集合与点**：Qdrant中的集合是一组命名的点（带有有效负载的向量），每个点的向量必须具有相同的维度，并通过单个度量进行比较。点是Qdrant运行的中心实体，由向量、可选的ID和有效负载组成。

       2. **距离度量**：Qdrant支持多种距离度量方法，如余弦相似度（Cosine similarity）、欧氏距离（Euclidean distance）和点积（Dot Product）等，用于测量向量之间的相似性。这些度量方法需要在创建集合时选择。

       3. **存储选项**：Qdrant提供了两种存储选项：内存存储和Memmap存储。内存存储将所有向量存储在RAM中，速度最快；而Memmap存储则创建与磁盘上的文件关联，适合需要持久性的场景。

       4. **客户端与接口**：Qdrant支持多种编程语言编写的客户端，并通过REST API、GRPC API和网页用户界面提供访问接口。这使得用户可以方便地连接到Qdrant并进行数据操作。

       5. **索引与搜索**：Qdrant使用三种类型的索引来支持其数据库操作，包括Payload索引、字符串有效负载的全文索引和向量索引。其混合搜索方法是向量搜索与属性过滤的组合，能够提供高效、准确的查询结果。

       总的来说，Qdrant向量数据库以其高效、灵活和可扩展的特性，在向量相似度搜索领域具有广泛的应用前景。

为什么iphone用的第一代神经网络引擎什么意思？

       神经网络引擎是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

       神经网络引擎通过对人脑的基本单元神经元的建模和联接，探索模拟人脑神经系统功能的模型，并研制一种具有学习、联想、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统，神经网络引擎的一个重要特性是它能够从环境中学习，并把学习的结果分布存储于网络的突触连接中，其学习是一个过程。

       在所处环境的激励下，相继给网络输入一些样本模式，并按照一定的学习算法规则调整网络各层的权值矩阵，待网络各层权值都收敛到一定值，学习过程结束，然后可用生成的神经网络来对真实数据做分类。

扩展资料

       苹果在最新发布会上，公布了十周年版iPhone X，极大地吸引了人们的注意力。在iPhone X众多特性中，使用面部识别FaceID代替原有的指纹识别TouchID进行屏幕解锁和身份认证无疑是最大的亮点之一，这有可能成为苹果对于手机交互进步的又一次推动。

       FaceID使用了人工智能技术完成人脸三维建模中的特征提取，并且用这些特征配合算法来实现人脸识别。现场演示中，FaceID人脸识别用户体验非常流畅，而在流畅体验背后的功臣，则是A Bionic SoC上集成的人工智能加速器，苹果官方称之为“神经网络引擎(neural engine)”。

AI编程：5种最流行的人工智能编程语言

       在AI编程的世界里，五种编程语言以其独特的魅力和优势各领风骚。让我们深入探讨这些最流行的语言：Python、C++、Java、Lisp和Prolog。

Python</: 这款语言以其简洁的语法和强大的功能，被誉为开发者心中的AI编程宠儿。Python对机器学习的友好度超越了C++和Java，其简洁性使其在Web开发中也大放异彩，创造出交互式、动态且模块化的软件应用，相对于Java，Python的开发效率更高。Python的多范式特性，兼容面向对象、过程式和函数式编程，为神经网络和NLP解决方案提供了丰富的库和简便的语法结构。

       Python的亮点在于丰富的库支持、易于测试的算法，以及面向对象设计带来的高效开发体验。然而，与C++和Java相比，Python作为解释型语言在AI开发中的编译速度可能会稍显缓慢，且在移动计算场景中不够理想。

C++</: 作为速度之王，C++以其极致的执行效率和响应时间，为对性能要求极高的AI项目提供了完美的平台。它在搜索引擎和游戏开发中常被选用，尤其在处理算法和数据统计方面表现出色。C++的继承与数据隐藏特性使得代码复用变得简单，但其多任务处理能力相对有限，更适合于特定系统或算法的核心开发。

       Java

       Java作为面向对象语言的代表，遵循"一次编写，到处运行"的原则，兼容性强且易于部署。不仅在AI领域有广泛应用，还在NLP和搜索算法，以及神经网络开发中占据一席之地。然而，C++的语法影响了Java在AI编程中的灵活性，使其不如Python那样轻便。

Lisp</: Lisp，这位编程界的元老，以其动态性和灵活性赢得了AI开发者的青睐。它为原型设计和实验提供了便利，特别适合于快速迭代和解决问题。Lisp的微系统支持层次化的智能设计，这在处理归纳逻辑项目和机器学习任务时显得尤为高效。然而，Lisp的使用范围相对较小，需要对编程有深厚的理解和配置。

       最后，我们有Prolog，一个古老却依然活跃在AI开发中的编程语言。它以规则和声明为基础，支持模式匹配和自动回溯等AI核心机制。Prolog不仅在AI项目中独树一帜，还在医疗软件系统构建中发挥了重要作用。

       

ocpx和多多搜索有什么区别(多多搜索的ocpx)

       ocpx和多多搜索有什么区别(多多搜索的ocpx)

       随着互联网的快速发展，搜索引擎已经成为我们获取信息的重要工具。近年来，随着人工智能技术的广泛应用，搜索算法也在不断更新和改进。多多搜索作为一家知名的国内搜索引擎公司，近期推出了一项新的技术——ocpx，那么ocpx和多多搜索究竟有什么区别呢？接下来，本文将为您详细解析。

       一、ocpx的概念和原理

       ocpx（Optimized Cost Per Click）是一种广告投放方式，以终效（conversion）为导向，通过对广告素材、竞价等进行智能优化，以提高广告投放的效果。ocpx通过不断的深度学习和数据分析，自动调整广告的出价，以达到更低的投放成本和更高的转化率。

       二、多多搜索的ocpx技术

       作为国内领先的搜索引擎，多多搜索致力于提供用户更优质的搜索服务。多多搜索的ocpx技术，通过结合人工智能和大数据分析，全面提升广告的交易效率和用户的搜索体验。

       首先，多多搜索的ocpx技术可以通过对用户行为和偏好的深度学习，精准匹配用户搜索意图，并为用户提供更符合其需求的广告推荐。相比传统的广告投放方式，ocpx技术更加注重用户的意图匹配，减少了广告对用户的干扰，提高了广告的曝光效果。

       其次，多多搜索的ocpx技术还可以通过对广告投放数据的实时监测和分析，自动调整广告的出价和投放位置，以提高广告的转化率和点击量。通过引入机器学习算法和深度神经网络，ocpx技术可以根据不同的广告素材、竞价等因素，智能调整广告的投放策略，帮助广告主更好地实现营销目标，提高广告的投资回报率。

       三、ocpx与传统广告投放方式的比较

       与传统的广告投放方式相比，ocpx具有以下几个优势：

       1. 提升广告的曝光效果

       ocpx技术通过精准匹配用户意图，减少了广告对用户的干扰，更好地展示了广告主的产品和优势，提升了广告的曝光效果。

       2. 提高广告的转化率

       ocpx技术通过实时监测和分析广告数据，可以智能调整广告的投放策略，以提高广告的转化率和点击量。

       3. 降低广告的投放成本

       ocpx技术通过优化广告出价和投放位置，可以帮助广告主降低广告的投放成本，提高广告的投资回报率。

       四、结语

       ocpx技术作为多多搜索的一项重要技术创新，为优化广告投放效果、提高用户搜索体验起到了积极的作用。通过利用人工智能和大数据分析，ocpx技术可以精准匹配用户的需求，提升广告的曝光效果和转化率，并实现广告投放成本的降低。相信随着技术的不断创新和发展，ocpx技术在搜索广告领域将会有更广阔的应用前景。