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

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