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沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 4: 跨境电商场景, 快速判断商标|品牌侵权
很多业务场景中需要判断商标侵权, 避免纠纷. 例如 电商的商品文字描述、图片描述中可能有侵权内容. 特别是跨境电商, 在一些国家侵权查处非常严厉. 注册公司名、产品名时可能侵权. 在写文章时, 文章的文字内容、视频内容、图片内容中的描述可能侵权. 例如postgresql是个商标, 如果你使用posthellogresql、postgresqlabc也可能算侵权. 以跨境电商为力, 为了避免侵权, 在发布内容时需要商品描述中出现的品牌名、产品名等是否与已有的商标库有相似. 对于跨境电商场景, 由于店铺和用户众多, 商品的修改、发布是比较高频的操作, 所以需要实现高性能的字符串相似匹配功能.
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 3: 营销场景, 根据用户画像的相似度进行目标人群圈选, 实现精准营销
业务场景1 介绍: 营销场景, 根据用户画像的相似度进行目标人群圈选, 实现精准营销 在营销场景中, 通常会对用户的属性、行为等数据进行统计分析, 生成用户的标签, 也就是常说的用户画像. 标签举例: 男性、女性、年轻人、大学生、90后、司机、白领、健身达人、博士、技术达人、科技产品爱好者、2胎妈妈、老师、浙江省、15天内逛过手机电商店铺、... ... 有了用户画像, 在营销场景中一个重要的营销手段是根据条件选中目标人群, 进行精准营销. 例如圈选出包含这些标签的人群: 白领、科技产品爱好者、浙江省、技术达人、15天内逛过手机电商店铺 .
向量数据库小白必关注的“扫盲贴”来啦
自从ChatGPT问世以来,大语言模型受到广泛关注。但大模型更新频率低且不擅长垂直领域知识,向量数据库恰好可以与之互补,通过Retrieval Plugin为大模型和企业私有数据构建了一座桥梁,成为数据面向大模型的切入口。不过,你真的了解向量吗?什么又是向量数据库呢?向量检索的原理又是什么呢?向量爱好者们速速上车,跟着小编一起开启“向量探索之旅”吧!
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