A busca em vetores é um método usado na recuperação de informações e no aprendizado de máquina para encontrar itens semelhantes com base nas representações matemáticas como vetores. Nessa abordagem, cada item é representado como um fator de muitas dimensões, sendo que cada uma corresponde a um aspecto ou característica do item. Depois, os algoritmos de busca em vetores comparam esses vetores para encontrar itens similares, por exemplo, que têm características parecidas ou estão próximos no espaço vetorial. Leia mais aqui.
As capacidades integradas de busca vetorial do InterSystems IRIS nos permitem pesquisar dados não estruturados e semiestruturados. Os dados são convertidos em vetores (também chamados de ‘embeddings’) e, em seguida, armazenados e indexados no InterSystems IRIS para busca semântica, geração aumentada de recuperação (RAG), análise de texto, motores de recomendação e outros casos de uso.
Esta é uma demonstração simples do IRIS sendo usado como um banco de dados vetorial e de busca por similaridade no IRIS.
Mês