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基于内容的图像检索技术：从特征到检索

来自 | 知乎 作者 | 赵丽丽 编辑 | 新机器视觉 在介绍视觉内容检索流程前，先来回顾下文本检索流程。 一、相似文本检索 相似文本检索可以分成构建词库、构建索引和检索三部分，如下图所示。 ?...以下分别对近几年面向检索应用的特征提取和快速近邻查找的经典算法技术进行介绍。 三、图像特征提取技术 图像视觉特征分为多种，从存储形式分为浮点特征和二进制特征，从提取方式上分为传统特征和深度特征。...无论是传统特征还是深度特征，从表征内容上可以化分为局部特征和全局特征。...其中，在选择1级cluster时，可以从K中选取最近的r个cluster进行计算，r的时间复杂度为O(r*K)，因此最终距离计算的复杂度为O(DK+rK)。...Pinterest[17]这篇技术论文的公开时间早于ebay，整体内容与ebay类似，从特征到检索架构介绍视觉相似检索。此外，这篇文章提到了实际场景中常遇到的大规模图像数据检索服务的特征更新问题。

2.6K10

Elasticsearch BBQ与OpenSearch FAISS：向量搜索性能对比

召回是衡量搜索系统成功检索到相关结果的比例的一项指标。在此评估中，召回@k尤其重要，其中k代表考虑的顶级结果数量。...因此，召回@10、召回@50和召回@100分别衡量在检索的前10、50和100个项目中出现多少真正相关的结果。召回的表达范围从0到1（或0%到100%的精确度）。...OpenSearch Rally配置/k8s/rally-openai_vector-os-bq.ymlapiVersion: v1kind: ConfigMapmetadata: name: rally-params-os...bbq_hnsw") | tojson }}, "ef_construction": 100, "m": 16 } } } }}结果结果可以从多种角度进行解读...在Elastic，我们不断创新，以改进Apache Lucene和Elasticsearch，为搜索和检索用例（包括RAG，检索增强生成）提供最佳的向量数据库。

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    【CV实践】图像检索从入门到进阶

    借助于卷积神经网络CNN强大的建模能力，图像检索的精度越发提高。 本次分享，将会从基础分享图像检索的原理和流程，并具体讲解图像局部特征和全局特征的差异性，最后以图像检索比赛为案例，进行独家的分享。...图像检索入门 介绍图像检索的定义、图像检索的典型应用和流程 2. 图像检索特征 介绍图像全局特征和图像局部特征，进而图像检索过程 3....图像检索案例 以图像检索的应用和竞赛为案例，讲解解决方案 图像检索入门 ? 文字检索与内容检索 ? CBIR 应用场景 ? 成熟的图像检索应用涉及到相关算法，也是一个工程问题 ?...图像检索的本质是特征提取和相似度计算的过程 ? 图像检索特征 ? 即使相差万里的图像也有可能是相似的 ? 如果图像相似，则图像特征也相似 ? 局部特征与全局特征 ? 简易代码示例 ?...图像检索案例 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 总结 ? 视频链接 https://tianchi.aliyun.com/course/live?

    1.2K20

    从 0 到 1 构建 RAG 检索增强系统

    本文从0到1系统讲解RAG的核心原理、系统结构及落地步骤，帮助读者构建一个可用、可扩展的RAG检索增强系统，为智能体和企业级AI应用提供可靠基础。...目录一、什么是RAG二、为什么需要RAG三、RAG系统核心架构四、从0到1搭建RAG系统五、一个典型RAG流程示例六、常见问题与优化经验七、总结一、什么是RAGRAG（检索增强生成）是一种将信息检索与文本生成结合的技术框架...RAG的基本流程通常包括三步：1️⃣从知识库中检索相关内容2️⃣将检索结果作为上下文输入模型3️⃣大模型基于上下文生成回答这使得模型回答更可信、更可控。...5.生成模块将检索结果与问题一起输入大模型：构建Prompt引导模型基于资料回答控制生成范围生成阶段决定最终体验。四、从0到1搭建RAG系统下面给出一个通用落地路线。...从0到1构建RAG系统，核心在于：1️⃣高质量数据2️⃣合理检索策略3️⃣清晰Prompt约束当这三点做到位，RAG系统即可在真实业务中发挥稳定价值。

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    干货 |《从Lucene到Elasticsearch全文检索实战》拆解实践

    本次解读是《从Lucene到Elasticsearch全文检索实战》。 2、本书梗概 作者是中科院硕士姚攀（90后）在读研究生期间根据实习写成CSDN博客，最终成书。...1GET _search 2{ 3 "query":{ 4 "exists":{ 5 "field":"name" 6 } 7 } 8} 3.11 固定得分检索 1GET /..."addr": "美国", 47 "price": 300000 48 } 49 } 50 ] 51 } 52} 3.12 修改文档得分检索...2、核心功能点： 查看分析字段内容； 搜素索引； 执行索引维护； 从HDFS读取索引； 将全部或者部分索引转换为XML格式导出。 测试自定义的Lucene分词器。...4、下载地址 http://tika.apache.org/download.htm 5、扩展 如果有全文知识库检索的项目，可以考虑使用Tika对多种不同类型的文档进行文档解析。

    3.7K60

    对话式信息检索：从搜索到交互的未来

    她表示，最近注意到ECIR社区对对话式信息检索（即使用多轮对话来优化查询）的兴趣日益浓厚。“对话式信息检索是一个正在慢慢兴起的领域。” Yilmaz说，“如何构建一个能与用户协同工作的交互式系统？...在某机构，Yilmaz与Alexa Shopping团队合作，对话式信息检索是该团队的核心研究课题。传统的基于网页的搜索引擎通常会返回一个结果列表，用户只需从中选择最感兴趣的一两个。...Yilmaz解释道，预测用户满意度也有助于评估对话式信息检索系统。...“作为用户，你不会想到评估这类系统的重要性，”她说，“但归根结底，如果你的目标是构建一个更好的对话式信息检索系统，你需要能够量化‘更好的系统’意味着什么。...目前，还没有一个与用户满意度高度相关、专门为对话式信息检索设计、可供人们优化的良好指标。”当然，最终目标是构建一个更好的对话式信息检索系统。

    9110

    深入探索智能问答：从检索到生成的技术之旅

    在本文中，我们深入探讨了自然语言处理中的智能问答系统，从其发展历程、主要类型到不同的技术实现。文章详细解析了从基于检索、对话到基于生成的问答系统，展示了其工作原理和具体实现。...基于检索的问答系统： 从大量文本数据中检索与问题相关的片段。 依赖高效的信息检索技术。 能够处理开放领域的问题，但答案的准确性可能受限于数据源的质量。...基于生成的问答系统： 不是从固定的数据源检索答案，而是实时生成答案。 通常使用神经网络，如序列到序列模型。 可以提供个性化和创造性的答案，但可能缺乏事实上的准确性。...---- 七、基于生成的问答系统 与基于检索或对话的问答系统不同，基于生成的问答系统的目标是生成全新的答案文本，而不是从预先定义的答案集或文档中选择答案。...定义：基于生成的问答系统使用深度学习技术（如RNN、LSTM或Transformer）从头开始生成答案，而不是从现有文档或数据库中检索答案。 例子：当问到“太阳是什么？”

    2.3K30

    Elasticsearch向量检索的演进与变革：从基础到应用

    Elasticsearch向量检索的演进与变革：从基础到应用 1.引言 向量检索已经成为现代搜索和推荐系统的核心组件。...从最初的插件和基本运算，到后来的官方支持和集成，这一阶段为 Elasticsearch 在向量检索方面的进一步创新和优化奠定了坚实的基础。...从 Elasticsearch 7.3 版本开始，官方引入了更复杂的相似度计算方法。特别是 script_score 查询的增强，使用户可以通过 Painless 脚本自定义更丰富的相似度计算。...从右往左看是检索，先将检索语句转化为向量特征表示，然后借助 K 近邻检索算法（在 Elasticsearch 中借助 Knn search 实现），获取相似的结果。...6.小结 Elasticsearch 的向量检索从最初的简单实现发展到现在的高效、多功能解决方案，反映了现代搜索和推荐系统的需求和挑战。

    99030

    从0到1理解ElasticSearch文档写入和检索原理

    文档存储结构如下图所示： [文档存储结构图] 3.2.2、倒排索引存储 [倒排索引存储过程图] 从 in-memory buffer 到 disk page cache 的过程，对应 ElasticSearch...的 refresh() API，默认 1s 触发一次； 从 disk page cache 到 disk 的过程，则对应 ElasticSearch 的 flush() API，默认 30min 触发一次...; translog 自己从 disk page cache 到 disk 的持久化，是 5s 一次 3.2.3、segment合并 [segment小文件合并过程图] 自动refresh流程每秒会创建一个新的段...4、Elasticsearch检索原理 [文档检索过程图] 假如选择了Node3，此时Node3称为coordinating node（协调节点） 协调节点（Coordinating Node）将查询请求广播到每一个数据节点.../terencexie/geekartt/es-index-store ElasticSearch架构原理入门篇：https://juejin.cn/post/6994789245227368479 从Elasticsearch

    1.9K75

    全面理解 RAG：检索增强生成技术从原理到实战

    全面理解 RAG：检索增强生成技术从原理到实战 近年来，大规模语言模型（LLM）在生成式 AI 领域取得突破性进展，但仅依靠训练时数据的模型常会出现信息滞后或“幻觉”。...RAG（Retrieval‑Augmented Generation，检索增强生成） 通过“先检索、再生成”的思路，将外部知识动态注入生成流程，大幅提升回答的准确性与可追溯性。...一、核心原理 RAG 将整个流程拆分为两个阶段：离线索引 和 在线检索＋生成。...在线检索＋生成 查询向量化：将用户问题转为向量； 向量检索：在向量库中检索 Top‑K 相关片段； Prompt 构建：将检索结果与用户问题拼装； 模型生成：调用大语言模型（如文心一言 Ernie‑Bot‑Turbo...检索与生成 query = "什么是 RAG？"

    3.7K10

    从结构化搜索到学习排序与检索的演进

    检索与排序的多层架构现代搜索应用、广告平台和推荐系统普遍采用包含候选检索（从百万级条目中筛选数百个）和候选排序（精细化调整展示顺序）的多层信息检索架构。...静态检索的局限性传统检索模型（如全文搜索、结构化搜索）依赖静态策略，无法利用用户反馈动态调整。即使BM25评分函数和元数据扩展能提升相关性，但若最佳候选未被检索到，排序模型将失效。...神经检索模型（如基于BERT的向量搜索）虽能捕捉语义，仍面临冷启动问题。...学习排序与检索（LTR&R）方案我们提出LTR&R架构，通过上下文多臂老虎机（Contextual MAB）实现检索阶段的强化学习：策略优化：平衡已知策略的利用（提高精度）与新策略的探索（提升召回率）特征工程...：查询特征：语言类型、意图分类、历史行为动作特征：相似度分数、实体类型、检索源类型动态混合：如图播客搜索结果所示，语义策略更适合主题搜索，而词法策略擅长实体搜索实际挑战与解决方案音乐搜索中，模糊查询（如

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    安装 Rally：运行你的第一个 Elasticsearch 性能基准测试并在无网络环境中操作

    在 Rally 中，有两种方式来配置指标收集。这并不是指你从堆栈监控中了解的 Elasticsearch 指标，而是基准测试期间收集和生成的指标。Rally 会跟踪每个任务所花费的时间、延迟等。...你从基准测试剧本中运行任务 1.1，track，以及 10 个工作者的主副本和副本数。你可以在类似于 client-options 参数的键值对中指定它们。阅读更多。...bulk_indexing_clients820number_of_shards51number_of_replicas01bulk_size5000未修改ingest_percentage1000未修改--challenge=append-no-conflicts-index-only：我们明确定义了从...在无网络环境中运行你的第一个 race在无网络环境中运行 track 会稍微复杂一些，因为 Rally 不能直接从 GitHub 获取并下载所需的文件。让我们逐步了解一下。...从 GitHub 仓库下载当前的 master 压缩包。将压缩包复制到你的 Rally 主机上。然后解压 master.zip。

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