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字节跳动基于K-NN向量搜索-鲁蕴铖
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鲁蕴铖-字节跳动基础架构高级研发工程师

ES内核研发,多年ES/Lucene研发经验,目前负责字节跳动ES的内核研发工作。


分享介绍:

     当今,随着图片和视频数据的爆炸式增长,人们对于多样化数据搜索的需求也越来越迫切。多模态搜索场景已经成为当前搜索领域的主要趋势。在这个背景下,本次演讲将重点介绍字节跳动在K-NN向量搜索领域的探索,并探讨如何在多模态数据场景下进行海量数据搜索。在多模态数据搜索领域,我们面临着许多挑战和机遇。一方面,不同类型的数据(如图像、音频、文本等)具有不同的特征表示方式,如何有效地将它们进行统一的处理和搜索是一个关键问题。另一方面,海量数据的搜索速度和准确性也是需要解决的难题。在演讲中,我们将探讨这些挑战,并分享我们在多模态数据搜索方面的实践经验,探讨K-NN在多模态搜索中的应用。

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