向量搜索：高效检索 🔓👀

使用LanceDB进行向量搜索，是针对海量数据集高效精准相似性搜索的解决方案 📊。

LanceDB中的向量搜索功能🔝

LanceDB 实现了高效的文档检索与分析向量搜索算法 📊。通过利用密集向量表示 🤖，能够快速准确地发现相关文档。该平台支持高维向量空间的可扩展索引与查询，从而促进精确的文档匹配与检索 📈。

向量搜索	描述	链接
内置混合搜索 🔄	在LanceDB中执行混合搜索，通过您选择的重新排序算法结合语义搜索和全文搜索的结果 📊
结合BM25与LanceDB的混合搜索 💡	将BM25算法基于关键词的精准度（词频统计、文档长度归一化、无偏检索）与LanceDB的语义理解能力（上下文分析、查询意图匹配）相结合，为复杂数据集提供细致入微的搜索结果 📈
基于NER的语义搜索 🔎	通过命名实体识别(NER)方法从文本中提取和识别关键信息：基于词典、基于规则和基于深度学习的方法，准确提取和分类实体，实现精准的语义搜索结果 🗂️
使用向量嵌入实现音频相似性搜索 🎵	创建音频文件的向量嵌入表示，用于查找相似的音频内容，在LanceDB的向量存储中实现高效的音频相似性搜索和检索 📻
LanceDB Embeddings API：多语言语义搜索 🌎	使用LanceDB的Embeddings API构建通用语义搜索表，支持多种语言（如英语、法语），利用cohere的多语言模型，实现精准的跨语言搜索结果 📄
面部识别：人脸嵌入 🤖	使用Facenet检测、裁剪并嵌入人脸，然后将人脸嵌入存储在LanceDB中进行高效面部识别和Top-K匹配结果查询 👥
情感分析：酒店评论 🏨	使用BERT模型分析客户对酒店行业的情感倾向，将情感标签、评分和嵌入向量存储在LanceDB中，支持查询客户意见和潜在改进领域 💬
使用LanceDB进行向量运算 ⚖️	对嵌入向量执行向量运算，能够捕捉数据中的复杂关系和细微差别，并简化检索语义相似结果的过程 📊
Imagebind 演示 🖼️	通过Gradio应用探索Imagebind的多模态能力，使用LanceDB API实现无缝的图像搜索与检索体验 📸
使用SAM & CLIP构建的搜索引擎 🔍	利用SAM和CLIP模型在图像内构建搜索引擎，实现对象级搜索和检索功能，结合LanceDB的索引和搜索能力，可查找图像嵌入与用户查询之间的最佳匹配 📸
基于CLIP的零样本目标定位与检测 🔎	使用OpenAI的CLIP对图像执行目标检测，实现零样本目标定位与检测功能，具备将图像分割为区块、通过CLIP解析以及绘制边界框的能力 📊
使用OpenVINO加速向量搜索 🚀	利用OpenVINO提升向量搜索应用性能，通过PyTorch模型优化、FP16和INT8格式转换以及OpenVINO NNCF量化技术，显著加速基于CLIP的文本到图像和图像到图像搜索 📈
使用CLIP和LanceDB实现零样本图像分类 📸	利用CLIP和LanceDB实现零样本图像分类，使模型无需针对特定用例进行预先训练即可对图像进行分类，释放灵活且适应性强的图像分类能力 🔓