ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Поиск в базе данных векторных данных — объяснение иерархических навигационных малых миров (HNSW)

Автор: DataMListic

Загружено: 2024-05-22

Просмотров: 31620

Описание: В этом видео мы рассмотрим, как работает алгоритм иерархических навигационных малых миров (HNSW) при индексации векторных баз данных и как он может ускорить процесс поиска векторов в базе данных, наиболее похожих на заданный запрос.

Похожие видео
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
Почему языковые модели галлюцинируют:    • Why LLMs Hallucinate  
Заземление DINO, обнаружение открытых объектов:    • Object Detection Part 8: Grounding DINO, O...  
Объяснение механизма внутреннего внимания Transformer:    • Transformer Self-Attention Mechanism Visua...  
Как точно настроить большие языковые модели, такие как ChatGPT, с помощью низкоранговой адаптации (LoRA):    • Low-Rank Adaptation (LoRA) Explained  
Внимание с несколькими головами (MHA), внимание с несколькими запросами (MQA), групповые запросы Attention (GQA) с пояснениями:    • Multi-Head Attention (MHA), Multi-Query At...  
LLM Prompt Engineering со случайной выборкой: температура, Top-k, Top-p:    • LLM Prompt Engineering with Random Samplin...  
Эра 1-битных LLM: все большие языковые модели находятся в 1,58 бита:    • The Era of 1-bit LLMs: All Large Language ...  

Содержание
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
00:00 — Введение
00:17 — Векторная база данных и поиск
01:42 — Навигационные малые миры
03:29 — Пропуск связанных списков
04:49 — Иерархические навигационные малые миры
06:47 - Скорость поиска HNSW
07:49 - Заключение

Подписывайтесь
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
🐦 Twitter: @datamlistic   / datamlistic  
📸 Instagram: @datamlistic   / datamlistic  
📱 TikTok: @datamlistic   / datamlistic  

Канал Поддержите
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
Лучший способ поддержать канал — поделиться контентом. ;)

Если вы хотите поддержать канал финансово, мы будем рады пожертвованию в размере стоимости чашки кофе! (полностью добровольное и необязательное)
► Patreon:   / datamlistic  
► Bitcoin (BTC): 3C6Pkzyb5CjAUYrJxmpCaaNPVRgRVxxyTq
► Ethereum (ETH): 0x9Ac4eB94386C3e02b96599C05B7a8C71773c9281
► Cardano (ADA): addr1v95rfxlslfzkvd8sr3exkh7st4qmgj4ywf5zcaxgqgdyunsj5juw5
► Tether (USDT): 0xeC261d9b2EE4B6997a6a424067af165BAA4afE1a

#vectordatabase #vectorsearch #rag #hnsw

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Поиск в базе данных векторных данных — объяснение иерархических навигационных малых миров (HNSW)

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Overfitting vs Underfitting - Explained

Overfitting vs Underfitting - Explained

Типы баз данных: реляционные, столбчатые, документные, графовые, векторные, ключ-значение и другие

Типы баз данных: реляционные, столбчатые, документные, графовые, векторные, ключ-значение и другие

Алгоритмы и структуры данных ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЙ КУРС от А до Я. Графы, деревья, хеш таблицы и тд

Алгоритмы и структуры данных ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЙ КУРС от А до Я. Графы, деревья, хеш таблицы и тд

Vector Database Search: HNSW Algorithm Explained

Vector Database Search: HNSW Algorithm Explained

Vector Search & Approximate Nearest Neighbors (ANN) | FAISS (HNSW & IVF)

Vector Search & Approximate Nearest Neighbors (ANN) | FAISS (HNSW & IVF)

6. Vector Indexing Explained: How HNSW, IVF, & PQ Algorithms Power AI Search

6. Vector Indexing Explained: How HNSW, IVF, & PQ Algorithms Power AI Search

What is a Vector Database? Powering Semantic Search & AI Applications

What is a Vector Database? Powering Semantic Search & AI Applications

I Visualised Attention in Transformers

I Visualised Attention in Transformers

ODS Breakfast @NN: 2021.07.11 | Оценка производительности метода hnsw по Roofline

ODS Breakfast @NN: 2021.07.11 | Оценка производительности метода hnsw по Roofline

Все стратегии RAG объясняются за 13 минут (без лишних слов)

Все стратегии RAG объясняются за 13 минут (без лишних слов)

HNSW for Vector Search Explained and Implemented with Faiss (Python)

HNSW for Vector Search Explained and Implemented with Faiss (Python)

Момент, когда мы перестали понимать ИИ [AlexNet]

Момент, когда мы перестали понимать ИИ [AlexNet]

Самый важный алгоритм в машинном обучении

Самый важный алгоритм в машинном обучении

Управление поведением LLM без тонкой настройки

Управление поведением LLM без тонкой настройки

Что такое индексация? Методы индексации для поиска векторов

Что такое индексация? Методы индексации для поиска векторов

Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности

Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности

Удаляем свои фото, выходим из чатов, скрываем фамилию? Как избежать штрафов

Удаляем свои фото, выходим из чатов, скрываем фамилию? Как избежать штрафов

HiRAG: Hierarchical Reasoning for GraphRAG (BEST RAG?)

HiRAG: Hierarchical Reasoning for GraphRAG (BEST RAG?)

Новый Диаметр Москвы — трамваи заменят метро!

Новый Диаметр Москвы — трамваи заменят метро!

How does a Vector Database work?

How does a Vector Database work?

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]