快速入门:使用 Gemini Embeddings 和 Elasticsearch 进行向量搜索

6 日发布,定位为 OpenAI 的竞争者 GPT-4。 本教程演示如何使用 Gemini API 创建嵌入并将其存储在 Elasticsearch 中。 Elasticsearch 将使我们能够执行向量搜索 (Knn) 来查找相似的文档。 准备 Elasticsearch 及 Kibana 如果你还没有安装好自己的 Elasticsearch 及 Kibana 的话,请参阅如下的文章来进行安装: 如...

基于支持向量机SVM的新鲜度等级预测,基于自适应粒子群优化长短期神经网络的新鲜度等级预测

目录 背影 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 粒子群算法原理 SVM应用实例,基于支持向量机SVM的新鲜度等级预测,基于自适应粒子群优化长短期神经网络的新鲜度等级预测 代码 结果分析 展望 完整代码:基于支持向量机SVM的新鲜度等级预测,基于自适应粒子群优化长短期神经网络的新鲜度等级预测(代码完整,数据齐全)资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/...

Elasticsearch:使用 Elasticsearch 向量搜索及 RAG 来实现 Chatbot

Elasticsearch 的向量搜索为我们的语义搜索提供了可能。而在人工智能的动态格局中,检索增强生成(Retrieval Augmented Generation - RAG)已经成为游戏规则的改变者,彻底改变了我们生成文本和与文本交互的方式。 RAG 使用大型语言模型 (LLMs) 等工具将信息检索的能力与自然语言生成无缝结合起来,为内容创建提供了一种变革性的方法。在本文中,我们将使用 Ela...

生成对抗网络GAN中的潜向量Z是用来做什么的?

在生成对抗网络(GAN)中,潜在向量 Z 是一个随机噪声向量,通常是从某种分布中采样得到的。这个潜在向量 Z 的作用是引入随机性,使得生成器能够生成多样化、非确定性的输出。 具体来说,潜在向量 Z 的作用包括: 引入随机性: 通过从潜在空间中采样不同的 Z 值,生成器可以产生不同的输出。这样可以确保生成的样本在一定程度上具有多样性,而不是严格由输入决定。 控制生成过程: 调整潜在向量 Z 的值可以在一...

GEE机器学习——利用支持向量机SVM进行土地分类和精度评定

支持向量机方法 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种常用的机器学习算法,主要用于分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的样本点分隔开来,使得两个类别的间隔最大化。具体来说,SVM通过寻找支持向量(即距离超平面最近的样本点),确定决策边界,并根据支持向量的位置进行分类。 SVM方法的具体步骤如下: 1. 数据准备:收集并准备用于训练的数据集,确...

MIT_线性代数笔记:第 14 讲 正交向量与正交子空间

目录 正交向量 Orthogonal vectors正交子空间 Orthogonal subspaces零空间与行空间正交 Nullspace is perpendicular to row space正交补Orthogonal Complements矩阵 A T A^T ATA 本讲我们讨论正交(orthogonal)概念对于向量、基和子空间的意义。 需要注意的是行空间与零空间是正交的,而列空间与...

🔥🔥Java开发者的Python快速实战指南:探索向量数据库之文本搜索

其中一项重要内容,无论使用哪种编程语言,与数据库的交互都是不可避免的。然而,直接操作MySQL数据库似乎缺乏趣味性,毕竟每天都在写SQL语句。突然我想到了我之前写过的一系列私人知识库文章,于是我想到了向量数据库,毕竟这是当前非常热门的技术之一。如果AI离开了向量数据库,就好像失去了灵魂一样。市面上有很多向量数据库产品,我选择了最近腾讯推出的向量数据库,并且我还有一张免费试用卡,趁着还没过期,我决定写...

可视化学习:利用向量判断多边形边界

引言继续巩固我的可视化学习,向量运算是计算机图形学的基础,本例依旧是向量的一种应用,利用向量判断多边形边界,但是多边形的边界判断稍微有点复杂,所以除了应用向量之外,还需要借助三角剖分的相关工具。这个例子中可视化的展示采用Canvas2D来实现。问题假设Canvas画布上存在一个如下多边形: 我们移动鼠标的时候,想要实现一个效果,就是当鼠标移动到多边形内部的时候,将多边形内部的填充颜色更新成其他颜...

基于支持向量机SVM的时间序列数据训练测试和预测未来数据,LIBSVM工具箱详解

目录 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 Libsvm工具箱详解 简介 参数说明 易错及常见问题 完整代码和数据下载链接: 基于支持向量机SVM的时间序列数据训练测试和预测未来数据(代码完整,数据齐全)资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88547530 SVM应用实例, 基于支持向量机SVM的时间序列...

深度学习之使用Milvus向量数据库实战图搜图

mary=True, auto_id=False), FieldSchema(name="embeddings" , dtype=DataType.FLOAT_VECTOR,description="向量表示图片" , is_primary=False,dim=512)]schema = CollectionSchema(fields,description="用于图生图的表") connecti...
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