Векторный поиск с Manticore Search

Достигните высочайшей точности поиска с векторным поиском в Manticore.

Что такое векторный поиск?

Векторный поиск позволяет находить элементы, сравнивая их векторные представления, что делает его идеальным для задач, таких как семантический поиск, системы рекомендаций и обнаружение сходства изображений. Manticore Search предоставляет встроенную поддержку векторного поиска, упрощая интеграцию этой мощной функции в ваши приложения.

Когда использовать векторный поиск?

Реализация семантического поиска для запросов на естественном языке
Создание систем рекомендаций для продуктов или контента
Поиск похожих изображений или аудиофайлов
Обнаружение дублированного или почти дублированного контента
Анализ сходств в поведении пользователей или их предпочтениях
Реализация систем распознавания лиц
Кластеризация похожих документов или точек данных
Улучшение результатов поиска за счёт контекстного понимания
Внедрение обнаружения аномалий в данных временных рядов
Выполнение мультимодального поиска, объединяющего текст и изображения

Почему Manticore Search хорош для векторного поиска

Manticore Search предлагает нативный векторный поиск и может автоматически создавать текстовые эмбеддинги без отдельной векторной базы данных.
Поддерживаются косинусная метрика, скалярное произведение и L2‑расстояние для гибкого вычисления сходства.
Manticore's vector search works well alongside native hybrid search when you need both semantic similarity and exact keyword matching.
The implementation is highly optimized for performance, even with large-scale vector datasets.

Как начать работу

Install Manticore Search

Visit the official Manticore Search website: https://manticoresearch.com/
Follow the installation instructions for your operating system
Alternatively, use Docker: docker pull manticoresearch/manticore

Set up your Manticore Search index with vector fields

Create your table schema including vector fields
Specify the dimension of your vectors and the distance metric to use
Индексируйте готовые векторы или настройте автоэмбеддинги, чтобы Manticore создавал векторы из текста

Implement vector search functionality

Use the KNN clause with vector fields to perform similarity searches
Use Manticore's hybrid search when you need to combine vector search with full-text search
Implement a client-side HTTP request to query Manticore Search

Fine-tune your vector search

Experiment with different distance metrics to find the best fit for your data
Use query-time parameters to adjust search behavior
Implement post-processing steps if needed, such as re-ranking results

Enjoy Vector Search

Experience powerful similarity-based search with Manticore Search
Feel free to create an issue if you encounter any problems
Consider our professional services for advanced implementations

Преимущества

✓ Native support for vector search without additional tools

✓ Multiple distance metrics available for flexibility

✓ Works well alongside native hybrid search

✓ Highly optimized for performance with large vector datasets

✓ Seamless integration with existing Manticore Search features

✓ Supports both SQL and JSON interfaces

Недостатки

✗ Готовые векторы требуют внешнего конвейера эмбеддингов; локальные модели автоэмбеддингов требуют загрузки модели и ресурсов для инференса, а удалённые модели зависят от внешнего API

✗ May require more storage space compared to traditional text-only indexes

✗ Performance can degrade with very high-dimensional vectors

Ресурсы

Learn more about other use cases

Изучите другие сценарии использования Manticore Search и узнайте, как один движок решает задачи полнотекстового, векторного и гибридного поиска, автодополнения и поиска по журналам.

Install Manticore Search to use Vector Search

Try Manticore Search for implementing advanced Vector Search in your applications today!

Install Now