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#Vector Search

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La búsqueda vectorial es un método utilizado en la recuperación de información y el aprendizaje automático para encontrar elementos similares basados en sus representaciones matemáticas como vectores. En este enfoque, cada elemento se representa como un vector de alta dimensión, y cada dimensión corresponde a un rasgo o característica del elemento. Luego, los algoritmos de la búsqueda vectorial comparan estos vectores para encontrar elementos similares, como el hecho de tener características similares o estar muy juntos en el espacio vectorial. Siga leyendo aquí.

La idea

Ya estamos en 2024, la versión IRIS 2024.1 acaba de salir y todos estamos hablando de ello aquí. Ya tenemos muchos tutoriales sobre búsqueda vectorial y aplicaciones de chats de inteligencia artificial. Hoy quiero proponer algo diferente. Quiero presentar una idea y explorar todos sus límites, y a lo largo del texto plantearé algunas preguntas sobre la capacidad de las herramientas utilizadas, para que luego podamos comprender no solo los resultados de las nuevas funcionalidades, sino también cómo la máquina las procesa.

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Artículo
· 30 mayo, 2024 Lectura de 2 min
Buscando los límites del nuevo tipo de datos VECTOR

Después del último concurso de programación sobre OEX tuve algunas observaciones sorprendentes.
Había aplicaciones casi exclusivas basadas en AI en combinación con módulos Py prefabricados.
Pero profundizando más, todos los ejemplos utilizaron las mismas piezas técnicas de IRIS.

Visto desde el punto de vista de IRIS, era más o menos lo mismo si se buscaba texto
o buscar imágenes u otros patrones.Terminó en métodos casi intercambiables.

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Artículo
· 29 mayo, 2024 Lectura de 3 min
Uso de VECTORES en ObjectScript

La mayoría de los ejemplos que he visto hasta ahora en OEX o DC dejan la impresión de que los VECTORES son sólo algo disponible con SQL con las 3 Funciones especialmente alrededor de VECTOR_Search.
* TO_VECTOR()
* VECTOR_DOT_PRODUCT ()
* VECTOR_COSINE ()

Hay un resumen muy útil escondido en el paquete de demostración iris-vector-search.
Desde allí encontraréis todo lo que necesitáis en varios enlaces y rincones.

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Principio: Tras dividir el artículo cargado por el usuario en frases mediante Python, se obtiene el valor incrustado y se almacena en la base de datos Iris. A continuación, la similitud entre las frases se compara a través de la búsqueda vectorial Iris, y finalmente se muestra en la página front-end.

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