VectorDatabaseSearch

VectorDatabaseSearch[db,vector]

ベクトルデータベース db の vector に最も近い要素を与える．

VectorDatabaseSearch[db,vector,n]

最も近い n 個のベクトルを与える．

VectorDatabaseSearch[db,vector,prop,n]

結果に関連付けられた特性 prop を返す．

詳細

  • VectorDatabaseSearchは，クエリを使ってベクトルデータベースの検索を行い．類似項目を検出して取り出す．
  • この関数は，ベクトル表現を介して類似のドキュメント，画像，または製品を検索したり，推奨システムやコンテンツ検出の関数を強化したりするタスクに使用される．
  • データベース db は，VectorDatabaseObjectまたは有効なデータベース名でなければならない．
  • 検索ベクトルは，データベースに格納されているベクトルと同じ長さでなければならない．
  • 次は，使用可能な特性 prop の値である．
  • "Distance"vector からの距離
    "Element"直近であることが分かったベクトル
    "Index"データベース内の要素の位置
    "Metadata"要素に関連付けられたメタデータ
    "Metadata"tag特定のメタデータの値
    {prop1,…}特性のリスト
    Allすべての特性が入ったDataset

例題

すべて開くすべて閉じる

例  (1)

新規ベクトルデータベースをベクトルのリストで初期化する：

検索操作を行う：

スコープ  (3)

新規ベクトルデータベースをベクトルのリストで初期化する：

最初の直近ベクトルを求める：

最初の3つの直近ベクトルのリストを求める：

ベクトルとその距離を求める：

各結果の全特性をリストにする：

ラベル付きの配列でベクトルのデータベースを作成する：

検索の際にはラベルが自動的に返される：

代りにベクトルを返す：

ラベルを明示的に返す：

特定のラベルがあるベクトルだけが含まれるように結果にフィルタをかける：

各ベクトルに関連付けられたメタデータがあるベクトルデータベースを作成する：

2つの直近ベクトルを検索する：

指定のフィルタと一致するベクトルだけを返す：

アプリケーション  (1)

画像検索  (1)

画像の集合をまとめる：

各画像にクラスのラベルを付ける：

ニューラルネットワークを使ってベクトルの特徴を計算する特徴検出関数を定義する：

各画像の特徴ベクトルを計算する：

ラベル付きのベクトルでベクトルデータベースを作成する：

データベース中の類似画像を検索する：

Wolfram Research (2024), VectorDatabaseSearch, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/VectorDatabaseSearch.html.

テキスト

Wolfram Research (2024), VectorDatabaseSearch, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/VectorDatabaseSearch.html.

CMS

Wolfram Language. 2024. "VectorDatabaseSearch." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/VectorDatabaseSearch.html.

APA

Wolfram Language. (2024). VectorDatabaseSearch. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/VectorDatabaseSearch.html

BibTeX

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BibLaTeX

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