《Milvus Cloud向量数据库指南》——什么是二进制嵌入?

news2024/9/19 9:50:42

引言

向量嵌入在现代机器学习和数据科学中已成为不可或缺的工具,它们能够将复杂数据以算法可以理解的数值格式表示。尽管密集嵌入因其能够以最小的信息损失保留语义含义而普遍存在,但随着数据量的增加,它们的计算需求和内存需求也在增加。这种增加促使开发者寻求更高效的数据表示方法。

在众多技术中,二进制嵌入作为一种引人注目的解决方案脱颖而出,它在紧凑性、计算效率和有意义的数据表示之间取得了平衡。在这篇博客文章中,我们将介绍二进制嵌入的概念,阐述它们的定义特征、优势以及与其他嵌入类型的比较优势。此外,我们将深入探讨生成二进制嵌入的方法,并展示如何使用Milvus Cloud向量数据库实现二进制嵌入搜索。

什么是向量嵌入?

在介绍二进制嵌入之前,有必要建立对向量嵌入的基础理解。

向量嵌入是离散数据项的数值表示,包括单词、句子、图像或其他元素等实体。每个项目被映射到一个包含高维空间中实数的向量。在这个空间内,相似的项目会靠得更近,而不相似的项目则会分散开来。

向量嵌入的生成和存储

向量嵌入的强大之处主要体现在它们能够封装项目之间的语义关系。例如,在自然语言处理(NLP)中,具有相似含义或上下文相关性的单词通过在向量空间内位置接近的向量来表示

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