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Nomic Atlas Retriever
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AI Tool
Erweitern Sie die Suche mit Vespas ANN.
Produktionsbereite Approximate Nearest Neighbor-Abfragen mit hybrider Rangordnung für unvergleichliche Leistung.
Visit Vespa Approximate Nearest Neighbor→
AnalyzeIndexing & SearchRetrievers
1Erleben Sie blitzschnelle Ergebnisse mit der HNSW-Indexierungstechnologie.
2Verbessern Sie die Suchgenauigkeit Ihrer Anwendung mit den neuesten Feineinstellungen.
3Kombinieren Sie Vektorsuchen flexibel mit traditionellen Abrufmethoden für maximale Effizienz.
overview
Was ist Vespa Approximate Nearest Neighbor?
Vespa Approximate Nearest Neighbor (ANN) ist für die leistungsstarke Vektorsuche in großen Datensätzen konzipiert. Es ermöglicht eine schnelle Abrufung relevanter Ergebnisse durch fortschrittliche Indizierungstechniken.
- 1Unterstützung für sowohl genaue als auch ungefähre Suchen.
- 2Ideal für Anwendungen, die schnelle Reaktionszeiten erfordern.
- 3Integrierte Abfrage-Zeitfilterung für maßgeschneiderte Suchergebnisse.
features
Hauptmerkmale der Vespa ANN
Vespa ANN vereint Flexibilität und Skalierbarkeit und ist damit ideal für Entwickler und Datenwissenschaftler. Entdecken Sie Funktionen, die Ihre Anwendungen bereichern.
- 1Neue Tuning-Parameter für verbesserte Genauigkeit und Leistung.
- 2Geo-Filterung und Distanzranking für standortbasierte Abfragen.
- 3Hybride Suchfunktionen, die Vektoren und traditionelle Indizierung integrieren.
use cases
Anwendungen, die von Vespa ANN unterstützt werden
Mit den fortschrittlichen ANN-Abruffähigkeiten von Vespa können Sie anspruchsvolle Systeme für verschiedene Anwendungsfälle entwickeln.
- 1E-Commerce-Plattformen mit personalisierten Empfehlungen.
- 2Lokale Suchanwendungen, die das Nutzungserlebnis basierend auf dem Standort verbessern.
- 3Generative KI und Echtzeit-Empfehlungssysteme.
❓
Frequently Asked Questions
+Wofür wird HNSW-Indexierung verwendet?
HNSW-Indexierung ist eine Technik, die es Vespa ermöglicht, schnelle und skalierbare Annäherungen an nächstgelegene Nachbarn durchzuführen, was sie ideal für große Datensätze macht.
+Wie verbessert Vespa die Suchgenauigkeit?
Vespa verbessert die Suchgenauigkeit mit neuen Tuning-Parametern und Funktionen wie der Filterung zur Abfragezeit, die relevantere Ergebnisse basierend auf den Bedürfnissen der Nutzer ermöglicht.
+Kann Vespa standortbasierte Suchen verarbeiten?
Ja, Vespa unterstützt Geo-Filterung und Ranking nach Entfernung, was es für Anwendungen geeignet macht, die standortbezogene Suchen und kartengestützte Ergebnisse erfordern.