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笔记︱几款多模态向量检索引擎：Faiss 、milvus、问答问答源码之家 传奇Proxima、语音源码语音源码vearch、问答问答Jina等

       向量化搜索，语音源码语音源码利用人工智能算法将物理世界中的问答问答非结构化数据（如语音、、语音源码语音源码视频、问答问答文本等）抽象为多维向量，语音源码语音源码以便进行高效检索。问答问答这些向量在数学空间中代表实体及其关系，语音源码语音源码通过将非结构化数据转换为向量（Embedding）并检索生成的向量，可以找到相应的实体，广泛应用于人脸识别、推荐系统、百人牛牛源码 手机版搜索、语音处理、自然语言处理和文件搜索等领域。随着AI技术的广泛应用和数据规模的增长，向量检索成为AI技术链路中不可或缺的部分，补充并强化了传统搜索技术，并具备多模态搜索能力。

       向量检索技术在不同场景下发挥着关键作用，覆盖了包括人脸识别、东莞地方门户源码v9基因比对、智能客服等常见领域，以及图像视频检索、智能问答机器人、音频数据处理等新兴应用。以深度学习模型为基础，向量检索技术能够支持文本、图像、语音、微信营销源码h5视频、源代码等各类内容的高性能搜索与分析。

       Milvus是一款高性能的开源特征向量相似度搜索引擎，提供方便、实用、扩展性好、稳定高效的向量数据处理能力，支持GPU加速，实现对海量数据的宁波桶装水溯源码报价近实时搜索，同时也支持标量数据的过滤功能。支持集群分片，适用于大规模数据存储和搜索服务。

       Faiss库由Facebook开发，专为稠密向量匹配设计，支持C++和Python调用，具备多种向量检索方式，包括内积和欧氏距离等。它支持精确检索和模糊搜索，广泛应用于人脸比对、指纹比对、基因比对等场景。

       京东开源的vearch是一个分布式向量搜索系统，能够存储和计算海量特征向量，用于图像、语音、文本等机器学习领域。vearch基于Facebook AI研究机构的Faiss实现，提供了灵活易用的RESTful API，支持管理和查询表结构及数据。

       阿里达摩院的Proxima和蚂蚁金服的ZSearch也提供了高性能向量检索能力，Proxima集成在阿里巴巴和蚂蚁集团的多个业务中，如淘宝搜索、推荐、人脸支付、视频搜索等。ZSearch则在ElasticSearch基础上构建，为用户提供了通用搜索平台。

       这些向量检索引擎通过不同算法和技术优化，满足了不同场景下的需求，如标签+向量的联合检索、语音/图像/视频检索、文本检索等，为AI领域提供高效、准确的搜索能力。通过深度学习和向量计算，它们能够实现全内容搜索，包括文本、、语音、视频等多模态数据，显著提升了信息检索的效率和准确性。