Это приложение для Linux под названием Elastiknn, последнюю версию которого можно загрузить как 8.8.0.0.zip. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием Elastiknn с помощью OnWorks бесплатно.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите онлайн-эмулятор OnWorks Linux или Windows или онлайн-эмулятор MACOS с этого веб-сайта.
- 5. В только что запущенной ОС OnWorks Linux перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение, установите его и запустите.
СКРИНШОТЫ
Ad
Эластикнн
ОПИСАНИЕ
Плагин Elasticsearch для поиска ближайших соседей. Сохраняйте векторы и выполняйте поиск по сходству, используя точные и приближенные алгоритмы. Такие методы, как word2vec и сверточные нейронные сети, могут преобразовывать многие модальности данных (текст, изображения, пользователи, элементы и т. д.) в числовые векторы, так что попарные вычисления расстояний для векторов соответствуют семантическому сходству исходных данных. Elasticsearch — универсальное решение для поиска, но его поддержка векторов ограничена. Этот плагин заполняет этот пробел, обеспечивая эффективный точный и приблизительный векторный поиск в Elasticsearch. Это позволяет пользователям комбинировать традиционные запросы (например, «некоторый продукт») с векторными поисковыми запросами (например, изображение (вектор) продукта) для улучшения поиска.
Особенности
- Плагин Elasticsearch для поиска сходства по плотным векторам с плавающей запятой и разреженным логическим векторам
- Полная документация
- Типы данных для эффективного хранения плотных и разреженных числовых векторов в документах Elasticsearch, включая несколько векторов в документе.
- Точные запросы ближайших соседей для пяти функций сходства: L1, L2, косинус, Жаккара и Хэмминга.
- Приблизительные запросы с использованием локально-чувствительного хеширования для L2, косинуса, Жаккара и сходства Хэмминга.
- Интеграция запросов ближайшего соседа со стандартными запросами Elasticsearch
Язык программирования
масштаб
Категории
Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/elastiknn.mirror/. Он размещен в OnWorks, чтобы его можно было проще запускать онлайн из одной из наших бесплатных операционных систем.
