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向量数据库:使用体验、大模型关注与AI时代的航道灯塔
随着人工智能的快速发展,作为开发者的我们,见证了AI在技术圈掀起的技术变革,向量数据库作为一种专门处理高维数据的数据库,近年来在AI领域备受开发者们的关注。向量数据库的特点是能够快速匹配相似内容,对于图像搜索、推荐算法等领域具有重要意义。但是我们需要认真思考一下,向量数据库是一时的浪花,还是能够成为AI时代的未来航标?那么本文就来简单聊聊向量数据库在AI时代的崛起和应用,并分析其前景是否仅限于当前的热潮,还是能够成为开发者不可或缺的工具,引领AI时代的新潮流。从实际应用的角度出发,通过结合实际项目经验,将对向量数据库的前景进行深入思考和讨论,深入剖析向量数据库的优势、挑战和前景,以期为读者提供
淘宝天猫图片搜索商品接口(附代码示例)
拍立淘图片搜索接口支持开发者通过上传图片或提供图片URL,在淘宝、天猫平台搜索相似商品,适用于商品识别、比价等场景。接口采用POST(上传图片)或GET(图片URL)请求方式,返回JSON格式数据,包含商品ID、标题、价格、卖家信息、销量及图片URL等详情,参数可指定搜索关键词、类目、结果数量等,默认返回20条。
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 21,相似图像搜索
传统数据库不支持图像类型, 图像相似计算函数, 图像相似计算操作服, 相似排序操作符. 所以遇到类似的需求, 需要自行编写应用来解决. PG|PolarDB 通过imgsmlr插件, 可以将图像转换为向量特征值, 使用相似距离计算函数得到相似值, 使用索引加速相似度排序, 快速获得相似图片, 实现以图搜图. 也可以通过pgvector插件来存储图片向量特征值, 结合大模型服务(抠图、图像向量转换), 可以实现从图像转换、基于图像的相似向量检索全流程能力.
京东图片搜索商品拍立淘接口(JD.item_search_img)
拍立淘是阿里巴巴淘宝平台推出的基于图像识别技术的购物应用功能,旨在提升商品搜索效率与准确性。用户可通过上传图片快速找到相似商品。其核心接口item_search_img利用先进图像识别技术提取商品特征,并在数据库中匹配相似商品,返回包含商品ID、标题、价格等详细信息的结果列表,支持按价格、销量等多种方式排序,极大优化了用户的购物体验。
淘宝拍立淘图片搜索API接口指南(淘宝API系列)
淘宝拍立淘图片搜索API为电商应用提供强大的技术支持,允许用户通过上传图片查找相似商品。开发者需在淘宝开放平台注册并获取权限,使用HTTP POST请求上传图片数据,返回商品列表信息如标题、价格等。该接口有助于提高购物效率和市场分析。示例代码展示了如何用Python调用此API,包括参数设置、签名生成和请求发送。
MWC2018:阿里云发布8款云计算AI产品,中国科技已领先世界一步
北京时间2月27日晚间,阿里云在西班牙巴塞罗那MWC展会上表示,中国数字化转型正在进入快车道,新零售、新制造、ET城市大脑等产业AI实践已经快世界一步。大会上,阿里云全球同步发布了8款云计算和人工智能产品,包括图像搜索、智能客服云小蜜、大数据PaaS产品Dataphin等。
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