मैंटिकोर सर्च के साथ वेक्टर खोज
मैंटिकोर सर्च में वेक्टर खोज के साथ अगली पीढ़ी की खोज सटीकता प्राप्त करें।
वेक्टर खोज क्या है?
वेक्टर खोज आइटम को उनके वेक्टर प्रस्तुतियों की तुलना करके खोजने की अनुमति देती है, जिससे यह समानार्थक खोज, सिफारिश प्रणाली, और चित्र समानता पहचानने जैसे कार्यों के लिए आदर्श बनाती है। मैन्टिकोर सर्च वेक्टर खोज के लिए अंतर्निहित समर्थन प्रदान करता है, जिससे इस शक्तिशाली सुविधा को आपकी अनुप्रयोगों में एकीकृत करना सरल हो जाता है।
वेक्टर खोज का उपयोग कब करें?
- 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
मैन्टिकोर सर्च वेक्टर खोज के लिए अच्छा क्यों है
- 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।
कैसे शुरू करें
मैंटिकोर सर्च इंस्टॉल करें
- आधिकारिक मैंटिकोर सर्च वेबसाइट पर जाएं: https://manticoresearch.com/
- अपने ऑपरेटिंग सिस्टम के लिए इंस्टॉलेशन निर्देश का पालन करें
- वैकल्पिक रूप से, Docker का उपयोग करें:
docker pull manticoresearch/manticore
वेक्टर फील्ड के साथ अपना मैंटिकोर सर्च इंडेक्स सेट करें
- अपनी टेबल स्कीमा बनाएं जिसमें वेक्टर फील्ड शामिल हों
- अपने वेक्टर की आयाम और उपयोग करने वाली दूरी मीट्रिक निर्दिष्ट करें
- अपना डेटा इंडेक्स करें, जिसमें पाठ और वेक्टर प्रतिनिधित्व दोनों शामिल हों
वेक्टर खोज कार्यक्षमता लागू करें
- समानता खोज करने के लिए वेक्टर फील्ड के साथ
KNNक्लॉज़ का उपयोग करें - हाइब्रिड क्वेरी के लिए वेक्टर खोज को पूर्ण-पाठ खोज के साथ संयोजित करें
- मैंटिकोर सर्च को क्वेरी करने के लिए क्लाइंट-साइड HTTP अनुरोध लागू करें
अपनी वेक्टर खोज को फाइन-ट्यून करें
- अपने डेटा के लिए सबसे अच्छा फिट खोजने के लिए विभिन्न दूरी मीट्रिक के साथ प्रयोग करें
- खोज व्यवहार को समायोजित करने के लिए क्वेरी-समय पैरामीटर का उपयोग करें
- आवश्यकतानुसार पोस्ट-प्रोसेसिंग चरण लागू करें, जैसे परिणामों को फिर से रैंक करना
वेक्टर खोज का आनंद लें
- मैंटिकोर सर्च के साथ शक्तिशाली समानता-आधारित खोज का अनुभव करें
- यदि आप किसी समस्या का सामना करते हैं तो बेझिझक एक मुद्दा बनाएं
- उन्नत कार्यान्वयन के लिए हमारी पेशेवर सेवाओं पर विचार करें
फायदे
नुकसान
अन्य उपयोग के मामलों के बारे में अधिक जानें
जब आपको एआई डेटाबेस की आवश्यकता हो और मैन्टिकोर सर्च आपको कैसे मदद कर सकता है, तब सीखने के लिए यहाँ मत रुकिए। और भी कई उपयोग के मामले हैं जिन्हें आप खोज सकते हैं।
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!
अभी इंस्टॉल करें