Nouvelle publication

#Vector Search

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La recherche vectorielle est une méthode utilisée dans la recherche d'informations et l'apprentissage automatique pour trouver des éléments similaires sur la base de leurs représentations mathématiques en tant que vecteurs. Dans cette approche, chaque élément est représenté sous la forme d'un vecteur à dimensions élevées, chaque dimension correspondant à un élément ou à une caractéristique de l'élément. Les algorithmes de recherche vectorielle comparent ensuite ces vecteurs pour trouver des éléments similaires, par exemple s'ils présentent des caractéristiques similaires ou s'ils sont proches les uns des autres dans l'espace vectoriel. Pour en savoir plus, cliquez ici.

Qui n'a jamais développé un bel exemple avec une image IRIS Docker et vu la génération de l'image échouer dans le Dockerfile parce que la licence sous laquelle l'image a été créée ne comportait pas certains privilèges ?

Dans mon cas, je déployais dans Docker une petite application utilisant le type de données Vector. Avec la version Community, ce n'est pas un problème, car elle inclut déjà la recherche et le stockage vectoriels. Cependant, lorsque j'ai remplacé l'image IRIS par une image IRIS classique (latest-cd), j'ai constaté que la compilation de l'image, y compris des classes générées, renvoyait l'erreur suivante :

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Cet article présente une analyse du cycle de solution pour l'application Open Exchange TOOT ( application Open Exchange)

L'hypothèse

Un bouton sur une page Web permet de capturer la voix de l'utilisateur. L'intégration IRIS permet de manipuler les enregistrements afin d' extraire la signification sémantique que la recherche vectorielle d'IRIS peut ensuite proposer pour de nouveaux types de solutions d'IA.

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