मैंटिकोर सर्च के साथ वेक्टर खोज

मैंटिकोर सर्च में वेक्टर खोज के साथ अगली पीढ़ी की खोज सटीकता प्राप्त करें।

What is वेक्टर खोज

वेक्टर खोज उन वस्तुओं को ढूंढने में सक्षम बनाती है जिनकी वेक्टर प्रतिनिधित्व की तुलना की जाती है, जो सीमांटिक खोज, अनुशंसा प्रणालियों और छवि समानता का पता लगाने के लिए आदर्श है। मैंटिकोर सर्च वेक्टर खोज के लिए अंतर्निहित समर्थन प्रदान करता है, जो इस शक्तिशाली सुविधा को आपके अनुप्रयोगों में एकीकृत करना सरल बनाता है।

What is it
When to use

When you need वेक्टर खोज

  • प्राकृतिक भाषा क्वेरी के लिए सीमांटिक खोज लागू करना
  • उत्पादों या सामग्री के लिए अनुशंसा प्रणाली बनाना
  • समान छवियों या ऑडियो फाइलों की खोज करना
  • डुप्लीकेट या लगभग डुप्लीकेट सामग्री का पता लगाना
  • उपयोगकर्ता व्यवहार या पसंद में समानताओं का विश्लेषण करना
  • चेहरे की पहचान प्रणाली लागू करना
  • समान दस्तावेजों या डेटा बिंदुओं को क्लस्टर करना
  • संदर्भात्मक समझ के साथ खोज परिणामों को बढ़ाना
  • समय-श्रृंखला डेटा में असामान्यता का पता लगाना
  • टेक्स्ट और छवियों को जोड़कर बहु-मोड खोज लागू करना

Why Manticore Search is good for वेक्टर खोज

  • मैंटिकोर सर्च वेक्टर खोज के लिए स्थानीय समर्थन प्रदान करता है, जिससे अतिरिक्त विशेषीकृत टूल की आवश्यकता समाप्त होती है।
  • यह कॉसाइन, डॉट उत्पाद और L2 दूरी जैसी कई दूरी मेट्रिक्स का समर्थन करता है जो लचीली समानता गणना के लिए उपयोगी हैं।
  • मैंटिकोर का वेक्टर खोज पारंपरिक पूर्ण-पाठ खोज के साथ जोड़ा जा सकता है ताकि शक्तिशाली हाइब्रिड क्वेरी बनाई जा सकें।
  • कार्यान्वयन बड़े पैमाने पर वेक्टर डेटासेट के साथ भी प्रदर्शन के लिए अत्यधिक अनुकूलित है।

How to get started

मैंटिकोर सर्च इंस्टॉल करें

  1. आधिकारिक मैंटिकोर सर्च वेबसाइट पर जाएं: https://manticoresearch.com/
  2. अपने ऑपरेटिंग सिस्टम के लिए इंस्टॉलेशन निर्देश का पालन करें
  3. वैकल्पिक रूप से, Docker का उपयोग करें: docker pull manticoresearch/manticore

वेक्टर फील्ड के साथ अपना मैंटिकोर सर्च इंडेक्स सेट करें

  1. अपनी टेबल स्कीमा बनाएं जिसमें वेक्टर फील्ड शामिल हों
  2. अपने वेक्टर की आयाम और उपयोग करने वाली दूरी मीट्रिक निर्दिष्ट करें
  3. अपना डेटा इंडेक्स करें, जिसमें पाठ और वेक्टर प्रतिनिधित्व दोनों शामिल हों

वेक्टर खोज कार्यक्षमता लागू करें

  1. समानता खोज करने के लिए वेक्टर फील्ड के साथ KNN क्लॉज़ का उपयोग करें
  2. हाइब्रिड क्वेरी के लिए वेक्टर खोज को पूर्ण-पाठ खोज के साथ संयोजित करें
  3. मैंटिकोर सर्च को क्वेरी करने के लिए क्लाइंट-साइड HTTP अनुरोध लागू करें

अपनी वेक्टर खोज को फाइन-ट्यून करें

  1. अपने डेटा के लिए सबसे अच्छा फिट खोजने के लिए विभिन्न दूरी मीट्रिक के साथ प्रयोग करें
  2. खोज व्यवहार को समायोजित करने के लिए क्वेरी-समय पैरामीटर का उपयोग करें
  3. आवश्यकतानुसार पोस्ट-प्रोसेसिंग चरण लागू करें, जैसे परिणामों को फिर से रैंक करना

वेक्टर खोज का आनंद लें

  1. मैंटिकोर सर्च के साथ शक्तिशाली समानता-आधारित खोज का अनुभव करें
  2. यदि आप किसी समस्या का सामना करते हैं तो बेझिझक एक मुद्दा बनाएं
  3. उन्नत कार्यान्वयन के लिए हमारी पेशेवर सेवाओं पर विचार करें

Manticore Search Logo Pros

  • अतिरिक्त टूल के बिना वेक्टर खोज के लिए स्थानीय समर्थन
  • लचीलेपन के लिए कई दूरी मीट्रिक उपलब्ध
  • हाइब्रिड क्वेरी के लिए पूर्ण-पाठ खोज के साथ संयोजित किया जा सकता है
  • बड़े वेक्टर डेटासेट के साथ प्रदर्शन के लिए अत्यधिक अनुकूलित
  • मौजूदा मैंटिकोर सर्च सुविधाओं के साथ निर्बाध एकीकरण
  • SQL और JSON दोनों इंटरफेस का समर्थन करता है
  • Manticore Search Logo Cons

  • अपने डेटा के पूर्व-गणित वेक्टर प्रतिनिधित्व की आवश्यकता होती है
  • पारंपरिक केवल-पाठ इंडेक्स की तुलना में अधिक भंडारण स्थान की आवश्यकता हो सकती है
  • बहुत अधिक आयामी वेक्टर के साथ प्रदर्शन कम हो सकता है
  • Learn more about other use cases

    Do not stop here when learning when you need वेक्टर खोज and how Manticore Search can help you. There are many other use cases that you can explore.

    वेक्टर खोज का उपयोग करने के लिए मैंटिकोर सर्च इंस्टॉल करें

    आज ही अपने अनुप्रयोगों में उन्नत वेक्टर खोज लागू करने के लिए मैंटिकोर सर्च आज़माएं!

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