Hibernate:从空间搜索中检索距离值 - 腾讯云开发者社区

2.6 谷本距离对于二值变量，谷本距离公式可表示为：图片值域从 0 到正无穷。对于二值变量，谷本系数等价于杰卡德距离：图片对于二值变量，谷本系数值域为 0 到 +1（+1 的相似度最高）3....KD树的检索算法：假设在数据集S中搜索p节点的邻近topK节点。...如果该距离大于等于S中距离p最远的距离并且S中已有k个点，执行步骤3；如果该距离小于S中最远的距离或S中没有k个点，从当前结点的另一子节点开始执行步骤1；如果当前结点没有另一子结点，执行步骤3。...，比如A，从A的相邻的点中(B,C,D)找到离目标最近的点D，接下来从D相邻的点(F,J,E)中找到离目标最近的点E，而在E的相邻的点中(B,D,G,J)中，E是离目标最近，那搜索停止，E就是我们要找的点...搜索过程中维护动态list，从而减少遗漏的情况。基于图的向量检索算法在向量检索的评测中性能都是比较优异的。如果比较在乎检索算法的效率，而且可以容忍一定的空间成本，多数场景下比较推荐基于图的检索算法。

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近邻搜索算法浅析

构建过程确定split域的值(轮询 or 最大方差) 确定Node-data的域值（中位数 or 平均值）确定左子空间和右子空间递归构造左右子空间查询过程进行二叉搜索，找到叶子结点回溯搜索路径...Hashing 高维空间的两点若距离很近，他们哈希值有很大概率是一样的；若两点之间的距离较远，他们哈希值相同的概率会很小....查询耗时主要为：计算q的hash值（table id）+ 计算q与table中点的距离查询效果方面由于损失了大量原始信息从而降低检索精度。...，从ep开始查找距离待插元素最近的ef个节点，从中选出M个与待插节点连接，并将这M 个节点作为下一层的输入；在l-1～0层，每层执行操作：从M个节点开始搜索，找到距离与待插节点最近的ef个节点，并选出...M个与待插元素连接查询流程从顶层到倒数第二层，循环执行操作：在当前层寻找距离查询节点最近的一个节点放入候选集中，从候选集中选取出距离查询节点最近的一个节作为下一层的入口点；从上层得到的最近点开始搜索最底层

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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AI综述专栏| 大数据近似最近邻搜索哈希方法综述（上）（附PDF下载）

具体定义如下：在尺度空间M中给定一个数据库点集S和一个查询点q ∈ M，在S中找到距离q最近的点。其中M为多维的欧几里得空间，距离由欧几里得距离决定。...这给很多需要进行高效最近邻搜索的领域带来了极大的挑战。当数据库中的信息量较少的时候，我们可以使用最简单有效的穷尽搜索方式，即：将数据库中的点与查询点一一比较欧式距离，最终根据距离的大小排序。...后来就不断有人提出各种基于哈希编码的近似最近邻搜索方法。哈希编码即将数据库中的点（高维向量）通过编码的方式转化为二进制向量，同时尽可能保持原始空间中点之间的距离关系。...，矩阵中每个值为二进制0或1，k 为二进制的码长。对于查询点 ? ，采用同样的哈希编码方法将其映射为 ? 。 ? 与 ? 之间的汉明距离为： ? 。...尽管随着投影分布数量的增加，LSH搜索结果渐近逼近理论值，但是为了获得满意的精度往往需要较长的码长和较多的哈希表。由于时间空间的限制很难扩展到上百万的数据集上。

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图像检索：基于内容的图像检索技术（四）

近似最近邻搜索基于树结构的最近邻搜索方法和基于哈希的最近邻搜索方法在理论计算机科学、机器学习以及计算机视觉中是一个很活跃的领域，这些方法通过将特征空间划分成很多小的单元，以此减少空间搜索的区域，从而达到次线性的计算复杂度...相比基于树结构的图像检索方法，基于哈希的图像检索方法由于能够将原特征编码成紧致的二值哈希码，使得基于哈希的图像检索方法能够大幅的降低内存的消耗，并且由于在计算汉明距离的时候可以使用计算机内部运算器具有的...由于未经编码的特征在数域上是连续的，而哈希编码得到的是一个二值哈希码，也就是说从数域上来讲哈希函数集是一个将数值从连续域变换到离散域的过程，因而会导致在优化哈希函数集时往往难于求解10，从而使得设计一个有效的哈希函数集极其不易...在训练阶段，每一个子空间经过聚类后得到k 个类心(即量化器)，所有这些类心的笛卡尔乘积构成了一个对全空间的密集划分，并且能够保证量化误差比较小；经过量化学习后，对于给定的查询样本，通过查表的方式可以计算出查询样本和库中样本的非对称距离...乘积量化方法虽然在近似样本间的距离时比较的精确，但是乘积量化方法的数据结构通常要比二值哈希码的复杂，它也不能够得到低维的特征表示，此外为了达到良好的性能必须加上不对称距离，并且它还需要每个维度的方差比较平衡

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最近邻搜索|Nearest neighbor search

聚类分析–将一组观测值分配到子集（称为聚类）中，以便同一聚类中的观测值在某种意义上是相似的，通常基于欧几里得距离化学相似性基于采样的运动规划方法已经提出了针对NNS问题的各种解决方案。...精确方法线性搜索|Linear search NNS 问题最简单的解决方案是计算从查询点到数据库中每个其他点的距离，保存当前最好的。...基本算法 - 贪婪搜索 - 工作如下：搜索从输入点顶点开始 v_{i}\in V ，通过计算从查询 q到其邻域的每个顶点的距离 v_{j}:(v_{i},v_{j})\in E ，然后找到具有最小距离值的顶点...[20] 最近邻距离比最近邻距离比率不是将阈值应用于从原始点到挑战者邻居的直接距离，而是根据与前一个邻居的距离的比率来应用阈值。它在CBIR中使用局部特征之间的相似性通过“示例查询”来检索图片。...举个简单的例子：当找到从点X到点Y的距离时，这也告诉了我们从点Y到点X的距离，因此可以在两个不同的查询中重复使用相同的计算。

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从模糊搜索到语义搜索的进化之路——探索 Chroma 在大模型中的应用价值

从模糊搜索到语义搜索的进化之路——探索 Chroma 在大模型中的应用价值一、引言在信息检索领域，搜索技术的不断演变从根本上改变了我们获取信息的方式。...向量相似度搜索：利用余弦相似度或欧几里得距离在向量空间中查找相似的嵌入，从而实现语义相关的内容推荐。...欧几里得距离：也叫欧氏距离，在‌n维空间中两个点之间的真实距离。这个概念是由古希腊数学家欧几里得提出的，用于计算在欧几里得空间中两点间的直线距离。...局限性：语义欠缺：模糊搜索无法识别词语背后的语义。例如，“气候变化”和“全球变暖”在模糊搜索中并不会被认为是相关的。扩展性差：面对长文本或复杂的自然语言表达时，模糊搜索难以理解查询意图。...，大大提高了信息检索的精度和用户体验。

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一步一步学lucene——（第一步：概念篇）

Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。...Aperture：Aperture这个Java框架能够从各种各样的资料系统(如：文件系统、Web站点、IMAP和Outlook邮箱)或存在这些系统中的文件(如:文档、图片)爬取和搜索其中的全文本内容与元数据...2、建立文档文档是lucene中建立的小数据块，也就是说，必须先将这些获得的内容转换成文档，文档中几个带值的域主要包括：标题、正文、摘要、作者和链接等。...Hibernate Search：Hibernate Search的作用是对数据库中的数据进行检索的。...它是hibernate对著名的全文检索系统Lucene的一个集成方案，作用在于对数据表中某些内容庞大的字段（如声明为text的字段）建立全文索引，这样通过hibernate search就可以对这些字段进行全文检索后获得相应的

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Compass: 在你的应用中集成搜索功能

从可用性的角度来说，解决这个问题的答案就是提供一个单一的、Google样式的检索框，用户可以输入任何符合实例字段的内容。他们可以检索和表示符合这些内容的结果。...表单中的这个检索框可以自动填充、Google建议模式的输入框，或者是返回表格式结果的正则表达式搜索。...搜索引擎映射 Compass的主要功能之一就是从应用程序模型到搜索引擎的声明式映射。Compass搜索引擎的领域模型由资源（Lucene Document）和属性（一个Lucene Field）组成。...这个最后得到的资源会存储或者索引在搜索引擎中。 Compass提供了非常灵活的机制来把领域模型映射到搜索引擎中。上面的例子只是一个很简单的例子。...XML内容映射可以在搜索引擎中存储为XML结构，这样就可以加载和搜索数据。

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基于内容的图像检索技术：从特征到检索

检索时，只需要计算那些与当前查询图像包含相同单词的图像的BoVW向量间的距离即可，即通过减小搜索范围来降低搜索复杂度。...实际业务应用时，我们将二进制特征用作减小搜索空间的一种方式，采用多级查找方式，首先对查询图像与目标数据库中的图像的二进制特征进行汉明距离计算，选取top N距离对应的图像，然后再进行浮点向量间的距离计算...搜索范围限制在同一个voronoi cell中的同一个hamming空间内。 ?...最直观的改进方法是增加索引特征单词的数量，使得每个索引值对应的倒排列表包含的元素数量相对较少，即缩小reranking的搜索空间，以此优化重排序速度性能。...向量优化上文介绍的查找优化方法通过减小搜索空间，提高检索效率。另外一种优化检索性能的方式是进行向量的重映射，将高维浮点向量映射到其他空间，映射后的向量可以采用更高效的方式进行距离计算。

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检索算法小结

在RAG中当然少不了检索。检索算法在信息检索、搜索引擎和推荐系统等领域中扮演着至关重要的角色。它们的核心任务是根据用户查询从大量数据中找出最相关的信息。本文就对检索算法进行以下小结。...常见的检索算法确实可以理解为相似度计算的过程。在信息检索系统中，检索算法的主要目标是根据查询从大量文档中找到最相关的文档。这通常涉及计算查询和文档之间的相似度，并根据相似度对文档进行排序。...度量方式 ( Metric Types )：L2 （欧氏距离）欧氏距离是向量空间中两点之间的直线距离，也称为 L2 距离或欧几里得距离。...这意味着每个向量都被存储在内存中的一个位置，并且搜索时需要遍历整个向量空间以找到与查询向量最接近的向量，适用于小规模数据集，可以达到 100% 的召回率。...IVF_FLAT通过将分割成小的倒排列表，可以减小搜索的空间范围，从而加速相似度搜索。可以在一定程度上提高搜索速度，但不牺牲准确率。

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KNN近邻，KD树

1.4 KNN最近邻分类算法的过程计算测试样本和训练样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）；对上面所有的距离值进行排序；选前 k 个最小距离的样本；根据这 k 个样本的标签进行投票...在D的新右子树中，找X坐标最小的结点，这里为H，H代替D的位置， ? 在D的右子树中找到一个Y坐标最小的值，这里是I，将I代替原先H的位置，从而A结点从图中顺利删除，如下图所示： ?...可见该圆和y = 4超平面交割，所以需要进入（5,4）左子空间进行查找，也就是将（2,3）节点加入搜索路径中得；于是接着搜索至（2,3）叶子节点，（2,3）距离（2,4.5）比...还是以上面的查询（2,4.5）为例，搜索的算法流程为：将（7,2）压人优先队列中；提取优先队列中的（7,2），由于（2,4.5）位于（7,2）分割超平面的左侧，所以检索其左子结点（5,4）。...同时，根据BBF机制”搜索左/右子树，就把对应这一层的兄弟结点即右/左结点存进队列”，将其（5,4）对应的兄弟结点即右子结点（9,6）压人优先队列中此时优先队列为{（9,6）}，最佳点为（7,2）；然后一直检索到叶子结点

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高维向量压缩方法IVFPQ :通过创建索引加速矢量搜索

向量相似性搜索是从特定嵌入空间中的给定向量列表中找到相似的向量。它能有效地从大型数据集中检索相关信息，在各个领域和应用中发挥着至关重要的作用。...这个方法通常应用在大规模数据检索任务中，特别是在处理非常大的数据数据库时表现出色。 IVFPQ 中包含了两个关键概念：倒排索引（Inverted File）：这是一种数据结构，用于加速搜索。...倒排列表剪枝：利用倒排列表的信息，可以剪枝掉一些明显不相似的数据，从而减小搜索空间。这是通过检查查询码本与倒排列表中的码本之间的距离进行的。...精确匹配：对于剩余的倒排列表中的数据，通过计算它们的原始特征向量与查询特征向量之间的距离，进行更精确的匹配。这可以使用标准的相似性度量，如欧氏距离或余弦相似度。...检索阶段的优化：利用 IVFPQ 的检索优势，在检索阶段使用倒排索引和量化技术，从大规模的文本数据库中快速检索相关的信息。这可以帮助生成模型更快地获取潜在的参考数据。

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lucene思维导图，让搜索引擎不再难懂

Lucene是一套用于全文检索和搜索的开放源代码程序库，一个能够轻松集添加搜索功能到一个应用程序中的简单却强大的核心代码库和API。 Lucene，目前最受欢迎的Java全文搜索框架。...Hibernate Search是在apache Lucene的基础上建立的主要用于Hibernate的持久化模型的全文检索工具。...正排索引是指从文档检索出单词，正常查询的话我们都是从文档里面去检索有没这个关键字单词。...倒排索引是指从单词检索出文档，与从正排索引是倒过来的概念，需要预先为文档准备关键字，然后查询时候直接匹配关键字得到对应的文档。...我们先来看一张图：检索文件之前先要建立索引，所以上图得从“待检索文件”节点开始看。构建索引过程： 1、为每一个待检索的文件构建Document类对象,将文件中各部分内容作为Field类对象。

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Hibernate面试题大全

： 1.select语句太多；2.可能会加载应用程序不需要访问的对象白白浪费许多内存空间；立即检索:lazy=false；延迟检索：优点：由应用程序决定需要加载哪些对象，可以避免可执行多余的select...因此能提高检索性能，并且能节省内存空间；缺点：应用程序如果希望访问游离状态代理类实例，必须保证他在持久化状态时已经被初始化；延迟加载：lazy=true；迫切左外连接检索：优点： 1对应用程序完全透明...2使用了外连接，select语句数目少；缺点： 1 可能会加载应用程序不需要访问的对象，白白浪费许多内存空间；2复杂的数据库表连接也会影响检索性能；预先抓取： fetch=“join”； hibernate...merge的含义： merge的含义：如果session中存在相同持久化标识(identifier)的实例，用用户给出的对象的状态覆盖旧有的持久实例如果session没有相应的持久实例，则尝试从数据库中加载...指定主键生成策略为手动指定主键的值 assigned 指定主键生成策略为UUID生成的值 uuid foreign(外键的方式) 简述hibernate中getCurrentSession和openSession

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Elasticsearch面试题精选20题

lucene从4+版本后开始大量使用的数据结构是FST。 FST有两个优点：空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间；查询速度快。...仅支持纯文本文件的索引(Indexing)和搜索(Search)。、不负责由其他格式的文件抽取纯文本文件，或从网络中抓取文件的过程。...7、特定类型如：数组（数组中的值应具有相同的数据类型） 18.ElasticSearch中的集群、节点、索引、文档、类型是什么？...它存储数据并参与群集索引和搜索功能。　　索引：就像关系数据库中的“数据库”。它有一个定义多种类型的映射。索引是逻辑名称空间，映射到一个或多个主分片，并且可以有零个或多个副本分片。...从字典里构造好树后，无论何时你想插入新单词时，计算该单词与根节点的编辑距离，并且查找数值为 d(neweord, root)的边。

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图像可搜索加密（二）：定制化方案及其优化

引言在之前的文章[1]中，我们对图像领域的可搜索加密的主流方案进行了梳理。...图2:值替换后图像特征的信息分布然而，如何从加密图像中提取出有效的检索特征呢？尽管上述方法可以置换图像的像素位置和值，但图像的整体颜色统计信息或分布特性并未改变。...多值替换：本质上，检索是在比较两张图像特征之间距离的远近；因而，一个有效的可搜索加密方案并不需要维持距离的一致性，而只需要维持距离间大小的一致性。...总体而言，JPEG在编码阶段的主体信息会留存在若干个AC值所形成的(r,v)对中，直接在(r,v)对层次进行上述置乱加密方案，能够兼顾压缩率与检索有效性。...然而，本类方案局限于所提取的笼统特征，检索精度相较于最先进的明文图像检索仍有较大的追补空间，因而，从研究角度来看还有很多缺憾。

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向量数据库是如何检索的？基于 Feder 的 IVF_FLAT 可视化实现

以图搜图，通常也被称作“反向图像搜索”，它的工作流程非常简单：我们向搜索引擎提交一张图片，搜索引擎从数据库中返回最相似的几张图片结果给我们。...在查询过程中，我们通过设置查找个数的参数nprobe=8，将检索范围从 17000 张图片所在的 256 个区域，缩减为最相似的八个聚类中（图中高亮的区域）。...如上图所示，我们将不同的聚类使用不同的颜色来进行区分，可以观察到这些聚类中的向量的具体空间分布。其中，每个向量节点距离中心的距离映射了该向量与我们要检索的目标向量的实际距离。...而通过在精细查找阶段的nprobe参数，将能够满足具体的业务场景需要，平衡效率（检索效率）和精度（召回率）：增大 nprobe，通过搜索更多的数据所在的聚类空间，能够得到更多的搜索结果；减少 nprobe...在精细查询过程中，我们可以从深入到聚类内部，进行更细致向量粒度的图片对比。来思考嵌入后的信息空间与真实感知的视觉空间的差异。最后你或许会疑惑为什么图片 A 比图片 B 更近？

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PCL中Kd树理论

02 应用背景比如SIFT算法中做特征点匹配的时候就会利用到k-d树。而特征点匹配实际上就是一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题。...范围查询就是给定查询点和查询距离的阈值，从数据集中找出所有与查询点距离小于阈值的数据；K近邻查询是给定查询点及正整数K，从数据集中找到距离查询点最近的K个数据，当K=1时，就是最近邻查询（nearest...04 PCL中k-d树的最邻近查找在k-d树中进行数据的查找也是特征匹配的重要环节，其目的是检索在k-d树中与查询点距离最近的数据点。...至此，搜索路径中的节点已经全部回溯完，结束整个搜索，返回最近邻点（2,3），最近距离为0.1414。　　一个复杂点了例子如查找点为（2，4.5）。...此时需将（2,3）节点加入搜索路径中得。回溯至（2,3）叶子节点，（2,3）距离（2,4.5）比（5,4）要近，所以最近邻点更新为（2，3），最近距离更新为1.5。

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两个通宵熬出来的互联网大厂最新面试题收集整理1000道(二-ElasticSearch)，欢迎点赞收藏!!!

lucene 从 4+版本后开始大量使用的数据结构是 FST。FST 有两个优点：空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间；查询速度快。...对于冷数据不会再写入新数据，可以考虑定期 force_merge 加 shrink 压缩操作，节省存储空间和检索效率。 3.3部署层面一旦之前没有规划，这里就属于应急策略。...3、每个分片返回各自优先队列中所有文档的 ID 和排序值给协调节点，它合并这些值到自己的优先队列中来产生一个全局排序后的结果列表。...2、BK 树的构造就过程如下：每个节点有任意个子节点，每条边有个值表示编辑距离。所有子节点到父节点的边上标注 n 表示编辑距离恰好为 n。...从字典里构造好树后，无论何时你想插入新单词时，计算该单词与根节点的编辑距离，并且查找数值为 d(neweord, root)的边。

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如何让PostgreSQL的向量数据速度与Pinecone一样快

已更正的 Markdown 文本对于许多基于 HNSW 的索引（包括 pgvector 的实现）来说，这是一个挑战，因为索引从索引中检索预设数量的记录（由 hnsw.ef_search 参数设置，通常设置为...系统首先使用近似量化差异检索 N 个结果（N>K），然后通过重新评分来“纠正”误差。它计算 N 个结果的完全距离，按完全距离对列表进行排序，并返回距离最小的 K 个项目。...BQ 压缩算法以一种非常简单的方式将浮点向量转换为二进制向量：对于向量中的每个元素，如果值大于 0.0，则将二进制值设为 1；否则，将二进制值设为 0。然后，距离函数简单地变为 XOR 函数。...象限 1 由二进制向量 [1,1,1] 表示，任何落入该象限的向量都将具有 0 的距离。与其他象限中的向量的距离随着不同维度的数量而增加。让我们感到奇怪的一件事是每个维度的截止值始终为 0.0。...这意味着我们在 BQ 中定义的象限没有将点空间一分为二，从而错失了差异化的机会。直觉上，您希望切割平面的“原点”位于所有动作的中间，但在 BQ 中，它偏离了中心。

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【向量检索研究系列】快速入门

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