搜索研究与资料 · 工具介绍
Vearch
提供分布式向量数据库，将相似度检索与标量过滤结合，用于 AI 应用的语义或图像搜索。
Vearch 能做什么
提供分布式向量数据库，将相似度检索与标量过滤结合，用于 AI 应用的语义或图像搜索。
- 应用数据库与存储接入
如何使用 Vearch
用向量和元数据联合检索资料
准备输入
- 资料向量
- 标量元数据
- 查询与过滤条件
操作步骤
- 部署数据库并导入向量及相关字段。
- 提交向量相似查询，同时限制需要的元数据范围。
- 抽查返回记录，确认相似度和过滤条件都符合要求。
预期交付物
- 向量数据集
- 过滤后的相似项结果
图像特征提取需要另外的模型或组件，数据库本身不证明识别准确率。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从搜索研究与资料角度评估Vearch
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
