https://youtu.be/D_AP0VRylsI
【書籍特點】
★解構高維資料儲存與「維度詛咒」問題
★比較向量資料庫與傳統關聯式資料庫設差異
★探索靜態與動態向量嵌入的生成與應用
★分析距離度量失效與高維相似度計算方法
★實作HNSW與LSH等近似最近鄰搜尋演算法
★評估Annoy與BallTree在不同檢索場景的效能
★解析FAISS向量索引類型與GPU加速技術
★建構Milvus系統並實現分散式與容器化部署
★支援中繼資料條件查詢與多維混合檢索
★結合語義嵌入技術進行語義搜尋系統開發
★完整實作自動駕駛場景的資料檢索系統
★導入預訓練模型與微調生成高品質語義向量
★實現RESTful API與雲端語義檢索服務整合
★全面覆蓋語義搜索性能調校與異常診斷模組
【內容簡介】
這是一本針對高維向量資料檢索技術所編寫的系統性實務指南,涵蓋從理論基礎、核心演算法到主流工具與應用部署的完整脈絡。內容不僅說明向量資料庫的設計必要性,也具體分析傳統資料庫在高維資料處理上的限制,進而引入HNSW、LSH、Annoy等近似最近鄰搜尋演算法的實作方法。對於工程應用層面,書中詳細介紹FAISS與Milvus兩大系統的架構設計、索引建構、GPU最佳化與容器化部署流程,並輔以自動駕駛、語義檢索等真實場景的完整案例。實作細節包括語義嵌入生成、向量預處理、多條件查詢與RESTful介面開發,對需要建構語義搜索或高效推薦引擎的開發者而言具有極高參考價值。本書適合AI開發者、搜尋系統工程師、推薦系統實作者及研究高維向量檢索的學術人員使用,是串接模型應用與資料系統的關鍵橋樑。
【書籍特點】
★解構高維資料儲存與「維度詛咒」問題
★比較向量資料庫與傳統關聯式資料庫設差異
★探索靜態與動態向量嵌入的生成與應用
★分析距離度量失效與高維相似度計算方法
★實作HNSW與LSH等近似最近鄰搜尋演算法
★評估Annoy與BallTree在不同檢索場景的效能
★解析FAISS向量索引類型與GPU加速技術
★建構Milvus系統並實現分散式與容器化部署
★支援中繼資料條件查詢與多維混合檢索
★結合語義嵌入技術進行語義搜尋系統開發
★完整實作自動駕駛場景的資料檢索系統
★導入預訓練模型與微調生成高品質語義向量
★實現RESTful API與雲端語義檢索服務整合
★全面覆蓋語義搜索性能調校與異常診斷模組
【內容簡介】
這是一本針對高維向量資料檢索技術所編寫的系統性實務指南,涵蓋從理論基礎、核心演算法到主流工具與應用部署的完整脈絡。內容不僅說明向量資料庫的設計必要性,也具體分析傳統資料庫在高維資料處理上的限制,進而引入HNSW、LSH、Annoy等近似最近鄰搜尋演算法的實作方法。對於工程應用層面,書中詳細介紹FAISS與Milvus兩大系統的架構設計、索引建構、GPU最佳化與容器化部署流程,並輔以自動駕駛、語義檢索等真實場景的完整案例。實作細節包括語義嵌入生成、向量預處理、多條件查詢與RESTful介面開發,對需要建構語義搜索或高效推薦引擎的開發者而言具有極高參考價值。本書適合AI開發者、搜尋系統工程師、推薦系統實作者及研究高維向量檢索的學術人員使用,是串接模型應用與資料系統的關鍵橋樑。
