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3.笔记︱几款多模态向量检索引擎:Faiss 、milvus、什语Proxima、擎源vearch、语音引擎源码音引意思Jina等
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Auto-GPT 是一种新型 GPT 框架,具备自主迭代、擎源学习论文导读源码联网查询、语音引擎源码音引意思自我提示等功能。什语它能在第一轮对话中接收需求后,擎源自主分解任务并完成,语音引擎源码音引意思无需人工干预。什语未来,擎源Auto-GPT 将能调用更多工具和插件,语音引擎源码音引意思甚至桌面应用,什语易语言制作源码从而极大解放人力。擎源本教程将指导新手如何安装 Auto-GPT 的全部功能。
一、安装环境
1. Git 和 Anaconda(Python)安装
(1)如果已安装 Python,可跳过此步骤。
(2)安装 Git:访问 git-scm.com/download/wi...
(3)安装 Anaconda:访问 anaconda.com/,下载并安装
(4)安装 Python:访问 python.org/downloads/,下载并安装
二、Auto-GPT 安装
1. 下载项目
(1)访问 github.com/Significant-...,复制项目地址
(2)新建文件夹,按住 Shift 键右键选择“在此处打开 Powershell 窗口”,输入项目地址下载源代码
(3)解压项目到新建文件夹
2. 安装依赖库
(1)打开 Auto-GPT 源码文件夹
(2)在空白处按住 Shift 键右键选择“在此处打开 Powershell 窗口”,输入命令下载依赖库
3. 更名与新建
(1)将 .env.template 改名为 .env
(2)创建 auto-gpt.json 文件
三、客客威客 源码API-key 获取
1. OpenAI API-key
(1)进入 platform.openai.com/acc...
(2)复制 key,粘贴到 .env 文件中
2. Pinecone API-key(可选)
(1)打开 app.pinecone.io/,注册并复制 key
(2)粘贴 key 到 .env 文件中
3. Google API-key(可选)
(1)打开 console.cloud.google.com...
(2)创建项目,创建 API 密钥,复制 key
(3)打开 programmablesearchengine.google.com...
(4)点击“添加”,填写信息,复制搜索引擎 ID
(5)将 key 和搜索引擎 ID 粘贴到 .env 文件中
4. HuggingFace API-key(可选)
(1)打开 huggingface.co/settings...
(2)点击“Access Tokens”,复制 key
(3)粘贴 key 到 .env 文件中
5. ElevenLabs API-key(可选)
(1)打开 beta.elevenlabs.io/
(2)复制 key 和 voice ID
(3)将 key 和 voice ID 粘贴到 .env 文件中
四、运行 Auto-GPT
1. 打开命令行,cd 到 Auto-GPT 目录下,或打开 Powershell 窗口
2. 输入命令运行 Auto-GPT,设置任务、目标等参数
五、下载服务器源码解决 APIConnectionError 错误
在 Python 安装目录下的 site-packages\openai\api_requestor.py 代码中,添加红框内容,并在使用到该函数的地方增加接受 proxy 的变量
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笔记︱几款多模态向量检索引擎:Faiss 、milvus、Proxima、vearch、Jina等
向量化搜索,利用人工智能算法将物理世界中的非结构化数据(如语音、、视频、文本等)抽象为多维向量,以便进行高效检索。这些向量在数学空间中代表实体及其关系,球球大作战 源码通过将非结构化数据转换为向量(Embedding)并检索生成的向量,可以找到相应的实体,广泛应用于人脸识别、推荐系统、搜索、语音处理、自然语言处理和文件搜索等领域。随着AI技术的广泛应用和数据规模的增长,向量检索成为AI技术链路中不可或缺的部分,补充并强化了传统搜索技术,并具备多模态搜索能力。
向量检索技术在不同场景下发挥着关键作用,覆盖了包括人脸识别、基因比对、智能客服等常见领域,以及图像视频检索、智能问答机器人、音频数据处理等新兴应用。以深度学习模型为基础,向量检索技术能够支持文本、图像、语音、视频、源代码等各类内容的高性能搜索与分析。
Milvus是一款高性能的开源特征向量相似度搜索引擎,提供方便、实用、扩展性好、稳定高效的向量数据处理能力,支持GPU加速,实现对海量数据的近实时搜索,同时也支持标量数据的过滤功能。支持集群分片,适用于大规模数据存储和搜索服务。
Faiss库由Facebook开发,专为稠密向量匹配设计,支持C++和Python调用,具备多种向量检索方式,包括内积和欧氏距离等。它支持精确检索和模糊搜索,广泛应用于人脸比对、指纹比对、基因比对等场景。
京东开源的vearch是一个分布式向量搜索系统,能够存储和计算海量特征向量,用于图像、语音、文本等机器学习领域。vearch基于Facebook AI研究机构的Faiss实现,提供了灵活易用的RESTful API,支持管理和查询表结构及数据。
阿里达摩院的Proxima和蚂蚁金服的ZSearch也提供了高性能向量检索能力,Proxima集成在阿里巴巴和蚂蚁集团的多个业务中,如淘宝搜索、推荐、人脸支付、视频搜索等。ZSearch则在ElasticSearch基础上构建,为用户提供了通用搜索平台。
这些向量检索引擎通过不同算法和技术优化,满足了不同场景下的需求,如标签+向量的联合检索、语音/图像/视频检索、文本检索等,为AI领域提供高效、准确的搜索能力。通过深度学习和向量计算,它们能够实现全内容搜索,包括文本、、语音、视频等多模态数据,显著提升了信息检索的效率和准确性。
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