使用 Manticore Search 的向量搜索
通过 Manticore 中的向量搜索实现下一水平的搜索准确性。
什么是向量搜索？
向量搜索通过比较项目的向量表示来查找项目，非常适合语义搜索、推荐系统和图像相似性检测等任务。Manticore Search 提供对向量搜索的内置支持，使您能够轻松将这一强大功能集成到您的应用程序中。
何时使用向量搜索？
- 为自然语言查询实现语义搜索
- 为产品或内容构建推荐系统
- 搜索相似的图像或音频文件
- 检测重复或近似重复的内容
- 分析用户行为或偏好的相似性
- 实现面部识别系统
- 对相似文档或数据点进行聚类
- 通过上下文理解增强搜索结果
- 在时间序列数据中实现异常检测
- 执行结合文本和图像的多模态搜索
为什么 Manticore Search 适合向量搜索
- Manticore Search 提供对向量搜索的原生支持，无需额外的专业工具。
- 它支持多种距离度量，如余弦、点积和 L2 距离，以便灵活的相似性计算。
- Manticore 的向量搜索可以与传统的全文搜索结合，进行强大的混合查询。
- 该实现经过高度优化，性能卓越，即使在大规模向量数据集上也能表现良好。
如何开始
安装 Manticore Search
- 访问官方 Manticore Search 网站: https://manticoresearch.com/
- 按照您的操作系统的 安装说明
- 或者，使用 Docker:
docker pull manticoresearch/manticore
使用向量字段设置您的 Manticore Search 索引
- 创建包含向量字段的表模式
- 指定向量的维度和要使用的距离度量
- 索引您的数据，包括文本和向量表示
实现向量搜索功能
- 使用
KNN子句与向量字段执行相似性搜索 - 将向量搜索与全文搜索结合进行混合查询
- 实现客户端 HTTP 请求以查询 Manticore Search
微调您的向量搜索
- 尝试不同的距离度量，以找到最适合您数据的选项
- 使用查询时参数调整搜索行为
- 如有需要，实施后处理步骤，例如重新排序结果
优点
缺点
了解更多其他用例
在学习您需要 AI 数据库 以及 Manticore Search 如何帮助您时，不要止步于此。还有许多其他用例可以探索。