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    向量检索:如何取舍Milvus索引实现搜索优化?(下)

    三余 有赞大数据工程师
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    讲师介绍:三余,有赞大数据工程师,在有赞主要负责算法平台和向量搜索。问题背景:当文本、图像、语音、视频等非结构化数据的数据量与日俱增的时候,新的检索问题也就随之诞生了。面对海量的图片如何去重?咨询的问题如何更精准地自动回复答案?如何用手上一张无法描述的图片搜索到相关图片信息?如何对音频进行处理去掉无效片段?针对这些问题,主流的方法就是对数据提取特征生成特征向量,对向量进行计算和检索分析来达成对原始数据分析的目的。这意味着我们需要面对海量的向量数据,那么如何高效地进行向量的检索呢?内容看点:Milvus索引选择规律基于Milvus搭建的业务案例
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