ベクトル検索エンジンQdrantの紹介
はじめに これはLivesense Advent Calendar 2022 DAY 14 の記事です。 普段は主にレコメンドシステムの開発・運用をやっています。仕事ではPythonを書くことが多いです。好きな言語はRustです。この記事では、ベクトル検索エンジンQdrantを紹介します。 ベクトル検索とは そもそもベクトル検索とは何だ、という人もいると思います。簡単に言えばベクトル検索は類似するベクトルを（正確性を犠牲にして）高速に計算する技術です。 なぜそのような技術が必要になるのか簡単に説明しましょう。 なぜベクトルの類似度を計算する必要があるのか 近年、機械学習技術によって様々なものがベクトルで表現されるようになりました。典型的には画像と文書（単語）です。 「類似する画像を求める」「ユーザーが入力したワードに関連する文書を返す」「ユーザーが閲覧したアイテムに類似するアイテムのリスト
Rustでネコチャンを点描する
この記事はLivesense Advent Calendar 2021の15日目の記事です。 先日こんなツイートを見かけました。 ネコチャン！ カワイイ！ いやぁ、可愛いですね。これを見たとき、ぜひ自分でも実装してみたいと思いました。なんといってもネコチャンの柔らかい輪郭とゆるゆる動く点描の相性がとても良いので。 それで、この論文を見つけたわけですがこちらを見る限り、鍵となるアイデア自体はそこまで複雑なものではないようで、これならできるかも？ とか思っていたわけです。 もともとのアルゴリズムはこちらのリファレンス実装にある通り、GPUを利用して計算されるもので、ちょっと大変なのですが、今回はGPUを使わずにエッセンスを再現してみようと思います。そのために動画の処理は諦め、静止画の変換処理を近似的に再現します。 （一応付言しておくと、上述の論文をヒントに似ているけれど全然別のアルゴリズムを実
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
