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使用 Amazon Titan 和 Supabase Vector 实现语义图像搜索

Amazon Bedrock 是一项托管服务,提供多家 AI 公司的基础模型,用户可通过统一 API 构建生成 AI 应用。文章介绍了如何在 Python 中使用 Amazon Titan 多模态模型和 Supabase Vector 进行图像搜索,包括项目创建、依赖安装、生成图像嵌入和执行查询。用户可以通过简单的 Python 代码实现图像搜索和反向图像搜索功能。

使用 Amazon Titan 和 Supabase Vector 实现语义图像搜索

Blog - Supabase
Blog - Supabase · 2024-03-26T07:00:00Z
格雷格·理查森:pgvector v0.5.0:使用HNSW索引实现更快的语义搜索

Supabase Vector通过添加HNSW索引类型来提高速度。HNSW是一种用于高维空间的近似最近邻搜索算法,结合了分层和可导航小世界的概念。与IVF索引相比,HNSW具有更好的性能和准确性,并且可以在表创建后立即构建。IVFFlat索引在v0.5.0中也有改进,包括并行化和精度提升。根据内存限制和索引重建需求,可以选择使用HNSW或IVFFlat索引。

格雷格·理查森:pgvector v0.5.0:使用HNSW索引实现更快的语义搜索

Planet PostgreSQL
Planet PostgreSQL · 2023-09-06T00:00:00Z
Greg Richardson:pgvector v0.5.0:使用HNSW索引实现更快的语义搜索

Supabase Vector将使用pgvector v0.5.0,添加了HNSW索引类型,用于近似最近邻搜索。HNSW结合了分层和可导航小世界的概念,通过跳表和多维距离度量实现搜索。HNSW性能优于IVFFlat,随数据库大小扩展。建议减少嵌入式维度。

Greg Richardson:pgvector v0.5.0:使用HNSW索引实现更快的语义搜索

Planet PostgreSQL
Planet PostgreSQL · 2023-09-05T00:00:00Z
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